人工智能和機器學習已經從實驗技術演變?yōu)楝F代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競爭優(yōu)勢,但創(chuàng)建一個功能齊全的AI系統(tǒng)是復雜的,涉及多個階段。
從受到人類大腦的啟發(fā),到發(fā)展出能夠獲得非凡成就的復雜模型,?神經網絡 已經走了很長一段路。在接下來的博客中,我們將深入討論神經網絡的技術歷程--從基本感知器到先進的深度學習架構,推動人工智能的創(chuàng)新。
恢復增強一代 RAG已經成為一種主要的模式,以消除幻覺和其他影響大型語言模型內容生成的不準確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數據體系結構來有效和高效地擴展。數據流方法為向LLMS提供大量不斷豐富、可信的數據以產生準確結果的最佳架構奠定了基礎。這種方法還允許數據和應用程序團隊獨立工作和規(guī)?;?以加快創(chuàng)新。
越來越多的人工智能(AI)在互聯網上的東西設備中創(chuàng)造智能的'愛'設備,各種應用正受益于這些智能設備。他們學習數據,在沒有人為干預的情況下做出自主決策,導致產品與環(huán)境進行更合乎邏輯、更像人類的互動。
忘記你對人工智能的了解。這不僅僅是科技巨頭和擁有大量工程師和研究生的大學。建立有用的智能系統(tǒng)的力量是你力所能及的.感謝令人難以置信的進步?大型語言模型 (LLMS)--就像雙子座和Tg-1的動力一樣--你可以創(chuàng)建由Ai驅動的產品,這些產品過去需要一個工程師團隊。在這一系列中,我們將從一個美味的用例開始,揭示建立LOM驅動的應用程序的過程:創(chuàng)建一個個性化的AI膳食計劃。
你已經閱讀了這個理論,了解了數據的重要性以及所有可以使用的方法。我們準備好開始創(chuàng)建數據集了嗎?呃,沒那么快。我們需要確保我們了解問題空間,并使用它來確定我們甚至需要什么數據。
現在我們準備開始收集數據了!但是我們有一些選擇,我們必須決定前進的道路?;旧?我們可以有兩種方法來收集數據:使用現有數據或創(chuàng)建新數據。
在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動化的縱向領域,人們普遍認為,將現代計算機資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結合,將變得越來越普遍。將虛擬計算機資源放置在創(chuàng)建多個數據流的地方是很好的。這是解決純粹云計算方法無法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計算"的標簽下啟動了這種范式轉變,并逐步轉變?yōu)楝F在所謂的邊緣計算。
數據質量差會導致信息驅動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學習(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數據質量 通過自動發(fā)現和糾正數據集中的異常來解決問題。將ML分類器應用于數據提純、異常值識別、缺失值估算和記錄鏈接等任務有多種方法和策略。用于衡量機器學習模型在解決數據質量問題方面的效力的評價標準和性能分析方法正在演變。
在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍色開放人工智能 和語義內核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開人工智能 開放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實現細節(jié),并在?C# .無論你是初學者還是有經驗的開發(fā)人員,這個指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應用程序服務。
近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現了專門針對人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風險管理中出現了良好的機器學習做法,其他涉及數據隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風險管理法》。同樣,內部合規(guī)團隊在根據模型預測驗證決策時也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷商想知道為什么一個特定的貸款申請被一個ML模型標記為可疑。
傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術往往存在一個嚴重的缺陷:它們缺乏不確定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數據,往往需要正確的標記數據,因此,往往難以解決數據有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領域的洞察力的能力,模型可能會忽略數據中的關鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據數據和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。
機器學習和深度學習已經是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應用,通過自然語言處理(NLP),圖像分類和目標檢測深入嵌入我們使用的許多設備。大多數人工智能應用程序都是通過云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內容,比如在gmail中輸入電子郵件響應時獲取單詞預測。
我們的重點從評估一般LM能力轉移到評估我們特定的膳食計劃模型的性能。這意味著仔細判斷我們的提示的有效性和由此產生的膳食計劃的質量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:
設計一套不同的驗證方案,以密切反映現實世界的場景和用戶請求。這種真實的評估確保了機器人能夠處理用戶可能提出的多樣化、有時不可預測的請求。