【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型
人工智能（AI）是指模拟人类智能的机器或计算机系统。它通过学习、推理、感知和语言理解等能力，执行通常需要人类智能才能完成的任务。人工智能的目标是创造能够自主解决问题和适应环境变化的智能系统。机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它通过算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习和做出决策，而无需显式编程
【机器学习】AI大模型的探索—分析ChatGPT及其工作原理
1.1 什么是ChatGPTChatGPT是一个由OpenAI开发的自然语言处理模型，基于生成式预训练变换器（Generative Pre-trained Transformer，简称GPT）架构。它旨在通过理解和生成类似人类的文本来进行对话和回答问题。ChatGPT能够根据输入文本的上下文生成连贯
生成式 AI：使用 Pytorch 通过 GAN 生成合成数据
为了欺骗鉴别器，生成器的目的是学习真实数据的分布并生成无法与真实数据区分开的合成数据。这里的一个问题是，对于相同的输入，它总是会产生相同的输出（想象一个图像生成器产生真实的图像，但总是相同的图像，这不是很有用）。这些图像生成和语言模型需要复杂的空间或时间复杂性，这增加了额外的复杂性，使读者更难理解
通过强化学习策略进行特征选择
在本文中，我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。
【机器学习】解锁AI密码：神经网络算法详解与前沿探索
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为机器学习的一个重要分支，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，实现对复杂数据的处理和预测。本文将详细介绍神经网络的基本原理、结构、训练过程以及应用实例。
AI与程序员：合作开发让创新更有可能
在过去的几十年中，人工智能技术越来越受到广泛重视，并被广泛应用于各个领域。在软件开发行业中，人工智能技术也引起了极大的关注，成为许多企业和开发者的焦点。本文将探讨AI和程序员之间的合作关系，并表明其在软件开发中的主旨和意义。
人工智能热点跟踪：CVPR 2024热门研究领域分析
本文可视化分析了计算机视觉顶会CVPR 2024的研究热点，归纳和总结了热门研究方向，可以为读者追踪计算机视觉的研究热点提供一些有价值的参考。
【机器学习】探究DQN通过训练来解决AI序列决策问题
DQN属于DRL（深度强化学习）的一种，它是深度学习与Q学习的结合体。使用 Q-learning 因为采用S-A表格的局限性，当状态和行为的组合不可穷尽时，就无法通过查表的方式选取最优的Action了。这时候就该想到深度学习了，想通过深度学习找到最优解在很多情况下确实不太靠谱，但是找到一个无限逼近最
【机器学习结合AI绘画工具】——开启艺术创作的新纪元
一些知名的AI绘画工具网站：DeepArt，DeepArt，RunwayML。
使用AI和机器学习进行UI自动化测试
1.背景介绍在现代软件开发中，UI自动化测试是一项至关重要的技术，它可以有效地检测和修复软件界面上的错误和不一致。然而，传统的自动化测试方法往往需要大量的人力和时间来维护和更新测试用例，这使得它们难以应对快速变化的软件开发环境。因此，研究人员和企业开始关注使用AI和机器学习技术来提高UI自动化测试的
YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍 ！！
本文详细介绍了从YOLOv1-YOLOv9的网络结构，以及各个版本之间的迭代。YOLOv1-YOLOv8之间的对比ModelAnchorInputBackboneNeckYOLOv1锚框（训练是224*224，测试是448*448；GoogLeNet；Dropout防止过拟合；最后一层使用线性激活函
探索设计模式的魅力：深度挖掘响应式模式的潜力，从而精准优化AI与机器学习项目的运行效能，引领技术革新潮流
响应式模式在机器学习领域掀起新浪潮，以其灵活性与适应性提升系统的数据处理能力，优化用户体验。从实时数据分析到模型动态调整，再到智能系统自适应反馈，响应式模式展现出巨大潜力。未来，随着量子和边缘计算的崛起，响应式模式将更实时、强大。为挖掘其潜力，需加强技术研发、应用创新、人才培养及产业合作，共同推动机
人工智能技术概述_3.机器学习
广义上来说，机器学习指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的组织结构并不断改善自身的性能。更加精确地说，一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而便得更好。
AI之Devin：Devin(被称为第一个完全自主的AI软件工程师)的简介、技术报告解读、使用方法之详细攻略
AI之Devin：Devin(被称为第一个完全自主的AI软件工程师)的简介、技术报告解读、使用方法之详细攻略目录Devin的简介Devin的技术报告Devin的使用方法Devin的简介2024年3月12日，Cognition AI 团队发布了第一个AI软件工程师Devin，并在SWE-bench编
AI赋能自动化测试：智能接口自动化测试数据生成平台设计思路
1）通过平台可以产出基于最小集合且符合目标覆盖率的接口测试数据；2）产出数据支持多样化存储、调用；3）结合流量回放机制，补充完善自动化接口测试用例；4）引入机器学习方法，尝试在测试提效中落地；5）全面用于接口冒烟测试、回归测试。
从零到一：基于 K3s 快速搭建本地化 kubeflow AI 机器学习平台
Kubeflow 是一种开源的 Kubernetes 原生框架，可用于开发、管理和运行机器学习工作负载，支持诸如 PyTorch、TensorFlow 等众多优秀的机器学习框架，本文介绍如何在 Mac 上搭建本地化的 kubeflow 机器学习平台。尽管 K3s 自身需要的资源不多，但是 kubef
【机器学习-17】数据变换---小波变换特征提取及应用案列介绍
小波变换作为一种前沿的数据分析工具，近年来在信号分析领域崭露头角。小波分析的理论和方法凭借其独特优势，在信号处理、图像处理、语音处理、模式识别以及量子物理等多个领域得到了广泛的应用，堪称近年来在工具及方法上的重大突破。小波变换以其多分辨率的特性，在时域和频域均展现出对信号局部特征的强大表征能力。通过
【AI大模型实战】有监督精调(sft)数据集构建实战教程和代码实例讲解
在人工智能领域，大型预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）已经取得了显著的成果。然而，这些模型通常需要大量的标注数据进行微调（Fine-tuning），以适应特定的任务和领域。为了降低数据标注的成本和时间，研究人员提出了一种名为有监督精调（Supervised Fine-tuning，SFT）的
【机器学习】探究Q-Learning通过学习最优策略来解决AI序列决策问题
AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
人工智能与机器学习的演进：重塑IT行业的未来
进入21世纪的第三个十年，我们站在一个技术革新的风口上。IT行业，作为支撑现代社会运转的核心骨架，正在经历前所未有的变革。从云计算、大数据到人工智能、物联网、5G通信和区块链，这些技术的每一次进步都在推动全球经济的增长和社会的进步。本文将重点探讨人工智能与机器学习（AI & ML）的最新进展以及它们
