【AI驱动】 在机器学习和数据科学的世界里，数据的质量是建模成功与否的关键所在。这就是特征工程和数据预处理发挥作用的地方。本文总结的这些关键步骤可以显著提高模型的性能，获得更准确的预测，我们将深入研究处理异常值、缺失值、编码、特征缩放和特征提取的各种技术...

【AI驱动】 决策树分类算法 一句话概括 决策树通过一系列的规则（if-else）来对数据进行分类，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个规则，最终到达叶节点得到分类结果。 算法原理训练过程 选择最优特征：在训练数据集上...

【AI驱动】 神经网络定义 目前，关于神经网络的定义尚不统一，按美国神经网络学家Hecht Nielsen 的观点，神经网络的定义是：“神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响...

【AI驱动】 随着神经网络的进化，许多过去曾被认为不可想象的任务现在也能够被完成了。图像识别、语音识别、寻找数据集中的深度关系等任务现在已经变得远远更加简单了。在此向这一领域的杰出的研究者致以真诚的谢意，正是他们的发现和成果帮助我们利用上了神经网络的真正...

【AI驱动】 Step1：神经网络 神经网络是由很多单元连接而成，这些单元称为神经元。 神经网络类似于人类的神经细胞，电信号在神经元上传递，类似于数值在神经网络中传递的过程。  在这个神经网络里面，一个神经元就相当于一个...

【AI驱动】 在研究了多家知名公司如何部署生成式AI应用程序后，注意到它们的平台有很多相似之处。概述了生成式AI大模型应用平台的常见组件、它们的作用以及它们的实现方式。尽力保持架构的通用性，但某些应用程序可能会有所不同。 通用AI大模型应用...

【AI驱动】 在人工智能技术快速发展的背景下，AI Agent 和 AI Workflow 两种应用模式正在重塑我们对 AI 的认知。AI Agent 是具有自主意识的智能实体，能够感知环境、进行推理决策并采取行动，适合处理复杂和动态的任务。典型应用包括智能客服、自动驾驶和金融交易等。而 AI Workflow 则是高度结构化的流程，旨在标准化和自动化业务任务，适合处理重复性和规则明确的任务，如企业流程自动化和数据处理。 AI Agent 具有高度的自主性和灵活性，能够学习和适应环境，而 AI Workflow 强调可控性和效率，通过预定义的步骤执行任务。两者的应用场景和特点各异，选择适合的模式取决于具体需求。 在技术发展过程中，AI Workflow 也面临着新的挑战，尤其是在处理复杂任务时，传统的单次调用方式已无法满足需求。因此，专家们提出了创新的工作流和流程工程理念，通过多阶段的交互过程来提升任务处理质量。 总结来说，AI Agent 和 AI Workflow 各自展现了人工智能技术的不同侧面，未来这两种模式将不断融合，为企业和个人带来更多的机遇与挑战。掌握这些新技术将是 IT 工程师在职场竞争中脱颖而出的关键。

【AI驱动】 1  介绍 本文全面回顾了当前最先进的RAG技术，包括朴素RAG、进阶RAG和模块RAG等范式，并置于LLM背景下。文章讨论了RAG过程中的核心技术，如“检索”、“生成”和“增强”，并深入探讨了它们的协同作用。此外，文章还构建了一个全...

【AI驱动】 模型评估是机器学习里挺重要的一环，通过评估，我们就能知道模型能否很好地应用到新数据上，能否达到预期目标。 机器学习模型有很多种，像是分类、回归、聚类和降维这些。不同类型的模型，评估方式也不一样。 比如说，分类模型，主要看...

【AI驱动】 时间序列是以固定间隔采样的按时间顺序排序的数值序列。时间序列数据有三个组成部分：趋势、季节性和残差（不规则性）。 趋势代表整体运动，而季节性则捕捉定期变化。去除趋势和周期振荡后的剩余值为残差，可能包括异常值。现实世界的时间序列，其特征...

【AI驱动】 神经网络算法是深度学习中用于构建模型的核心，它们可以根据不同的应用场景和结构特点分为多个类别。以下是常见的神经网络算法分类及其简要介绍： 1. 按功能分类 a. 人工神经网络（Artificial Neural Networks...

【AI驱动】 通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。 机器学习中的模型有很多种，例如逻辑回归...

【AI驱动】 自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法。那么，你所认为深度学习的top10算法有哪些呢？ 以下是我心目中的深度学习top10算法，它们在创新性、应用价值和...

【AI驱动】 本文将从CNN解决了什么问题、人类的视觉原理、CNN的基本原理、典型的CNN及实际应用四个方面，带您一文搞懂卷积神经网络CNN。 一、CNN解决了什么问题 图像处理存在两个难题： 数据量巨大：图像由像素组成，每个像素又由...

【AI驱动】 本文结构 首先，我将对图和图神经网络进行深入分析。在这里，我深入探讨了向前传球所采取的细粒度步骤。然后，我继续使用熟悉的端到端技术来训练这些网络。最后，我使用前向传递部分中的步骤作为框架或指南，从文献中介绍流行的图神经网络。注：本文手...