深入了解AI算法及其实现过程
什么是AI算法？ AI算法是指能够让计算机模拟人类智能行为的计算过程。AI算法可以分为多种类型，包括但不限于： 监督学习（Supervised Learning）：通过已标记的数据进行训练，主要用于分类和回归问题。无监督学习（Unsupervised Learning）&...
算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构序列处理长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住...
「AI工程师」算法研发与优化-工作指导
工作指导书 一、工作职责 负责新算法的设计与研发，对现有算法进行优化和升级，提升算法的性能和效率。 对算法进行训练和测试，确保算法模型的准确性和稳定性。 跟踪行业最新技术和算法进展，将新技术应用于算法研发中。 提供技术支持，解决内部客户在使用算法过程中遇到的问题。二、工作内容 算法研发 根据产品需求和业务场景，确定算法研发的目标和方案。 ...
大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成？AI训练的软件和算法主要包括哪些要素？
大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成？AI训练的软件和算法主要包括哪些要素？
AI算法：机器学习之逻辑回归
算法介绍 逻辑回归算法的历史可以追溯到20世纪50年代和60年代，当时统计学家开始研究如何建立一种能够处理二分类问题的模型。在这个时期，统计学家David Cox提出了一种称为“逻辑函数模型”的方法，该模型最终演变成了现代的...
AI算法：机器学习之线性回归
算法介绍 线性回归是一种最基本的统计学习方法，用于建立输入变量与连续输出变量之间的关系。其主要目标是找到一条最佳的直线（或超平面），以最小化预测值与实际值之间的差异。以下是线性回归算法的介绍： 线性回归算法介绍: ...
算法金 | 没有思考过 Embedding，不足以谈 AI
\ 大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在当今的人工智能（AI）领域，Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding，那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来，我们将深入探讨 Embedding 的基本概念。 1. Embedding的基本概念 ...
AI大模型的核心成功因素通常可以归结为三大要素：大数据、大算力和强算法。
没错，AI大模型的核心成功因素通常可以归结为三大要素：大数据、大算力和强算法。这三个因素相辅相成，共同推动了现代人工智能技术的发展。 1. 大数据 定义：指的是涵盖广泛领域的海量数据，包括文本、图像、音频、视频等多种数据形式。重要性：大数据提供了丰富的信息资源，能够帮助AI模型从中学习和提取复杂的模...
AI - 机器学习GBDT算法
GBDT 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。 GBDT属于Boosting方法的一种，这种方法会顺序构建一系列弱学习器（通常是决策树），每个后续模型都侧重于纠正前一个模型的错误。在GBDT中，这些弱学习器是回归决策树。...
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