介绍 识别下一个单词是下一个单词预测的任务，也被称为语言建模。自然语言处理的基准任务之一就是语言建模。在其最基本的形式中，它涉及根据给定的一串词语选择最有可能出现的下一个单词。语言建模在许多不同领域都有各种各样的应用。 学习目标 认识统计分析、机器学习和数据科学中使用的各种模型背后的思想和原则。 学习如何创建预测模型，包括回归、分类、聚类等，以根据数据生成精确的预测和类型。 了解过拟合和欠拟合的原理，并学习如何使用准确率、精确度、召回率等指标评估模型性能。 学习如何预处理数据并确定建模的相关特征。 学习如何使用网格搜索和交叉验证调整超参数并优化模型。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布。 语言建模的应用 以下是一些值得注意的语言建模应用： 手机键盘文本推荐 智能手机键盘上的一个功能称为手机键盘文本推荐，或者预测文本或自动建议，在您输入时建议单词或短语。它旨在加快输入速度，减少错误，并提供更准确和与上下文相关的建议。 也可阅读：构建基于内容的推荐系统 谷歌搜索自动完成 每次我们使用谷歌等搜索引擎搜索任何内容时，我们会得到许多想法，随着我们不断添加短语，推荐会变得越来越好，与当前搜索更相关。那么，这是如何实现的呢？ 自然语言处理（NLP）技术使其成为可能。在这里，我们将使用自然语言处理（NLP）来创建一个预测模型，利用双向LSTM（长短期记忆）模型来预测句子的剩余部分。 了解更多：什么是LSTM？长短期记忆简介 导入必要的库和包 最好导入构建下一个单词预测模型所需的必要库和包。下面是你通常需要的一些库的示例： import pandas as pd import…
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介绍 图像深度估计是指确定图像中物体与观察者的距离。这是计算机视觉中的一个重要问题，因为它有助于创建3D模型、增强现实和自动驾驶汽车等技术。过去，人们使用立体视觉或特殊传感器等技术来估计深度。但现在，有一种名为深度预测Transformer（DPTs）的新方法使用深度学习来进行深度估计。 DPTs是一种可以通过观察图像来学习估计深度的模型。在本文中，我们将通过实际编码来了解DPTs的工作原理、它们的用途以及在不同应用中可以做什么。 学习目标 了解DPTs（Dense Prediction Transformers）的概念及其在图像深度估计中的作用。 探索DPTs的架构，包括视觉Transformer和编码器-解码器框架的组合。 使用Hugging Face Transformer库实现DPT任务。 认识DPTs在各个领域中的潜在应用。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 理解深度预测Transformer 深度预测Transformer（DPTs）是一种独特的深度学习模型，专门用于估计图像中物体的深度。它们利用了一种特殊类型的架构，称为Transformer，最初是为处理语言数据而开发的。然而，DPTs将这种架构进行了调整和应用，以处理视觉数据。DPTs的一个关键优势是它们能够捕捉图像各个部分之间的复杂关系，并对跨越较长距离的模型依赖进行建模。这使得DPTs能够准确地预测图像中物体的深度或距离。 深度预测Transformer的架构 深度预测Transformer（DPTs）通过将视觉Transformer和编码器-解码器框架结合起来，对图像进行深度估计。编码器组件使用自注意机制捕捉和编码特征，增强了对图像不同部分之间关系的理解。这提高了特征分辨率，并允许捕捉细粒度的细节。解码器组件通过将编码特征映射回原始图像空间，利用上采样和卷积层等技术来重建密集的深度预测。DPTs的架构使得模型能够考虑场景的全局上下文和不同图像区域之间的模型依赖关系，从而得出准确的深度预测。 总之，DPTs利用视觉Transformer和编码器-解码器框架对图像进行深度估计。编码器捕捉特征并使用自注意机制对其进行编码，解码器通过将编码特征映射回原始图像空间来重建密集的深度预测。这种架构使得DPTs能够捕捉细粒度的细节、考虑全局上下文并生成准确的深度预测。 使用Hugging Face Transformer实现DPT 我们将使用Hugging Face…
Leave a Comment麦格理银行和金融服务集团已与谷歌云合作，利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量，革新银行业。这个合作旨在通过开发预测分析模型和自动化银行流程来增强客户银行体验。麦格理和谷歌云共同致力于创新，旨在向全球银行客户提供无缝、直观和个性化的数字体验。 麦格理的技术进步和数字化转型 麦格理银行一直处于银行业技术进步的前沿。在过去的十年中，该银行在构建云端优先和完全数字化的零售银行平台方面进行了重大投资。通过利用其技术堆栈并与谷歌云合作，麦格理准备在其数字和数据平台上迈向AI优先的方法。这将使该银行通过整合AI和ML功能向所有个人银行客户提供增强的数字体验。 还阅读：2023年银行和金融领域的机器学习和人工智能应用 谷歌云在麦格理数字基础设施中的重要角色 谷歌云是麦格理银行和金融服务集团数字客户界面和流程的支撑。该银行依赖谷歌云进行战略和分析数据平台和基于ML的应用程序。通过利用谷歌云的能力，麦格理成功将AI和ML嵌入其数字银行和技术生态系统中。这赋予了运营和客户体验界面更多权力。该银行每天分析超过10亿笔交易，利用AI和ML模型为客户提供直观的功能。 麦格理数字银行中具有变革性的AI和ML功能 麦格理和谷歌云的合作将在麦格理数字银行产品中推出各种AI和ML功能。这些功能旨在进一步增强客户的银行体验，提供个性化和主动的金融解决方案。以下是一些将推出的关键功能： 1. 现金流量预测功能 利用谷歌云的BigQuery，麦格理的现金流预测功能将为客户提供未来12个月的个性化现金流预测。这个强大的工具甚至会在客户的现金流有望变负时提供主动提示。这样，客户就能做出明智的金融决策。 2. 转账预测 利用BigQuery，麦格理将分析以前和即将发生的转账，预测、通知和提醒客户到期日期和相关信息。这个功能确保客户掌握自己的财务承诺，减少漏付款项或忽略交易的风险。 3. 流程自动化 麦格理认识到自动化在简化银行流程方面的价值。通过即将推出的AI驱动的流程自动化功能，客户将收到主动、个性化和可行动的通知，轻松地自动化常规账户活动。例如，客户可以选择自动将每月工资的固定百分比转入储蓄账户。 4. 增强的贷款申请和支付欺诈检测 为加强安全措施，麦格理计划实施额外的AI功能算法，以增强贷款申请中欺诈文档的检测和识别可疑的付款活动。这些先进的功能将保障客户的财务利益，保护他们免受潜在的欺诈者。 还阅读：使用机器学习进行银行客户流失预测 将AI和ML功能扩展到客户服务之外 麦格理银行和谷歌云之间的合作不仅限于面向客户的功能。麦格理打算在其客户服务功能中整合AI和ML，专注于其联系中心的生成式AI用例。这种创新的方法，包括“智能代理”功能，将增强客户互动，并确保及时、高效的服务。此外，麦格理还计划在各种风险管理流程中采用AI和ML，进一步加强保护其180万澳大利亚客户的措施。 具有远见卓识的长期合作 澳洲麦格理银行与谷歌云的合作关系建立在多年的互信和共同目标的基础上。谷歌云的受管行业主管…
Leave a Comment介绍 农作物产量预测是农业行业中必不可少的预测性分析技术。它是一种农业实践，可以帮助农民和农业企业预测特定季节的农作物产量，以便更好地种植和收获。预测性分析是农业行业中可用于农作物产量预测、风险缓解、降低肥料成本等方面的有力工具。使用机器学习和 Flask 部署的农作物产量预测将对天气条件、土壤质量、果实结数、果实质量等进行分析。 Unsplash 学习目标 我们将简要介绍使用授粉模拟建模来预测农作物产量的端到端项目。 我们将遵循数据科学项目生命周期的每个步骤，包括数据探索、预处理、建模、评估和部署。 最后，我们将使用 Flask API 在名为 render 的云服务平台上部署模型。 因此，让我们开始这个激动人心的实际问题声明。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 项目描述 用于此项目的数据集是使用空间显式模拟计算模型生成的，分析和研究影响野生蓝莓预测的各种因素，包括： 植物空间排列 异交和自交 蜜蜂物种组成 天气条件（单独和组合）对野生蓝莓的授粉效率和产量的影响。 该模拟模型已通过在过去30年中在美国缅因州和加拿大海岸收集的田野观察和实验数据进行验证，并现在是一个有用的工具，用于假设测试和野生蓝莓产量预测的估计。这个模拟数据为研究人员提供了从实地收集的实际数据，用于各种农作物产量预测实验，同时为开发人员和数据科学家提供了构建用于农作物产量预测的真实世界机器学习模型的数据。 模拟野生蓝莓田 什么是授粉模拟模型？…
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