探索机器学习中的线性回归模型
机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够基于数据进行学习和决策，而无需进行明确的编程指令。在众多的机器学习算法中，线性回归以其简单性和高效性，在数据分析和预测任务中扮演着重要角色。本文将带领读者一探究竟，了解线性回归模型的魅力所在。线性回归模型的核心目的是找到一组权重，当将这些权重应用于特征变量时...
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 手写数字识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yyg...
大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案
大语言模型的训练和推理过程存在高能耗及长响应时间等问题，这些问题限制了其在资源有限场景中使用。为了解决这些问题，PAI提出了模型蒸馏功能。该功能支持将大模型知识迁移到较小模型，从而在保留大部分性能的同时，大幅降低模型的规模和对计算资源的需求，为更多的实际应用场景提供支持。本文将以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸馏解决方案的完整开发流程。
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量？
使用机器学习模型自动化评估数据质量通常涉及以下步骤： 定义质量标准：首先，明确什么样的数据被认为是高质量的。这可能包括准确性、一致性、相关性等标准。 数据标注：收集一定量的数据，并对其进行人工标注，以确定数据质量的等级。这些标注将用作训练数据集。 特征工程：从数据中提取有助于评估质量的特征。这些特征...
用Python实现简单机器学习模型：以鸢尾花数据集为例
引言 在数据科学领域，机器学习无疑是最热门的话题之一。它允许我们从大量数据中提取有价值的洞察，并做出预测。Python，作为一门强大的编程语言，拥有众多用于机器学习的库，如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。本文将介绍如何使用Python和Scikit-learn库来实现一个简单的机器学习模型&#...
探索机器学习模型的可解释性
机器学习模型如同一位神秘的魔术师，它们以令人惊叹的准确性完成各种任务，但往往把工作的内幕隐藏起来。这让我们好奇：这些模型究竟是怎么做到的？今天，我们就来揭开这神秘的面纱，一探究竟。首先，我们得知道什么是模型的可解释性。简单来说，就是能够理解模型为什么会这么预测的能力。比如，...
从零到一：手把手教你完成机器学习项目，从数据预处理到模型部署全攻略
机器学习项目从数据预处理到模型部署涉及多个关键步骤，每一步都对最终模型的性能和可靠性有着重要影响。本文将通过一个具体的案例，详细介绍从数据预处理到模型训练再到模型部署的全过程，帮助读者掌握机器学习项目中的最佳实践。 假设我们要构建一个预测房价的模型。我们将使用 Python 和一些常见的机器学习库，如 Pandas、Scikit-learn...
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量？
使用机器学习模型自动化评估数据质量通常涉及以下步骤： 定义质量标准：首先，明确什么样的数据被认为是高质量的。这可能包括准确性、一致性、相关性等标准。 数据标注：收集一定量的数据，并对其进行人工标注，以确定数据质量的等级。这些标注将用作训练数据集。 特征工程：从数据中提取有助于评估质量的特征。这些特征...
PAI 大语言模型评测平台现已支持裁判员模型评测
在大模型时代，随着模型效果的显著提升，模型评测的重要性日益凸显。为了有效评价大语言模型(LLM)，业界提供了多种基准测试，例如 MMLU、CMMLU，GSM8K 等。但是，这些基准测试更多是针对确定性问题及确定性表述，评测 LLM 在开放场景下的能力（例如聊天助手）仍然是...
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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