j建设网站需要的工具产品互联网做推广做什么网站好

j建设网站需要的工具,产品互联网做推广做什么网站好,功能网站建设多少钱,wordpress影视模版AIGC AIGC爆发元年#xff1a;2023 什么是AIGC#xff1f;AI Generated Content#xff0c;利用AI创造内容。据某权威机构#xff0c;未来10年#xff0c;互联网AIGC内容占比将达到50%。 机器学习知识补充 无监督学习 vs 有监督学习 无监督学习和有监督学习都是机器学…AIGCAIGC爆发元年2023什么是AIGCAI Generated Content利用AI创造内容。据某权威机构未来10年互联网AIGC内容占比将达到50%。机器学习知识补充无监督学习 vs 有监督学习无监督学习和有监督学习都是机器学习中常见的方法。有监督学习是指使用带有标签的数据来训练模型以便在未来对新数据进行分类或预测。在有监督学习中模型需要学习从输入数据中提取特征并将其与相应的标签进行关联。优点是可以获得高精度的预测结果缺点是需要大量标记数据来训练模型。无监督学习是指使用未标记的数据来训练模型以便从数据中发现隐藏的结构、模式或特征。在无监督学习中模型需要自己发现数据中的规律和模式而不需要人为指定标签。优点是可以利用大量未标记数据来训练模型缺点是难以评估模型的性能和效果。总之有监督学习适用于预测任务需要大量标记数据来训练模型而无监督学习适用于聚类、降维和异常检测等任务可以利用大量未标记数据来训练模型。在实际应用中通常需要根据具体问题选择合适的方法或结合两种方法来进行训练。Sklearn常用算法无监督学习算法聚类算法K-Means、层次聚类、DBSCAN等。降维算法主成分分析PCA、独立成分分析ICA、t-SNE等。关联规则学习算法Apriori、FP-Growth等。异常检测算法孤立森林、LOF局部离群因子等。有监督学习算法分类算法决策树、支持向量机SVM、逻辑回归、随机森林等。回归算法线性回归、岭回归、梯度提升回归等。神经网络算法多层感知器MLP、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等。集成学习算法AdaBoost、Bagging、随机森林等。Sklearn是什么Sklearn全称 scikit-learn是一个基于 Python 的开源机器学习库专注于提供简单、高效的工具来完成各种机器学习任务。它构建在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等科学计算库之上广泛应用于数据挖掘、数据分析以及模型训练和预测。Sklearn 提供了丰富的功能支持分类、回归、聚类、降维等机器学习任务。它的设计简洁且一致用户可以通过调用 fit、predict 和 score 等方法快速实现机器学习流程。Sklearn 的主要特点易用性Sklearn 的 API 简洁直观适合初学者和专家使用。高效性底层实现依赖于 Cython 和 NumPy执行速度快。功能丰富支持多种经典算法如逻辑回归、支持向量机、随机森林、K均值聚类、主成分分析等。兼容性强与 NumPy、Pandas 等库无缝集成支持多种数据格式。Sklearn 的应用场景Sklearn 被广泛应用于以下领域监督学习如分类垃圾邮件检测、图像分类和回归房价预测、股票价格预测。无监督学习如聚类客户分群和降维数据可视化。教育与研究用于教授机器学习算法或进行学术研究。工业项目在自然语言处理、图像识别等领域中应用。Sklearn 的工作流程Sklearn 的典型机器学习流程包括以下步骤1.数据加载通过内置数据集如 datasets.load_iris()或外部数据源加载数据。2.数据预处理进行标准化、缺失值填充等操作。3.模型训练选择算法如逻辑回归、支持向量机并使用 .fit() 方法训练模型。4.模型评估通过交叉验证或测试集评估模型性能。5.模型优化使用网格搜索GridSearchCV等方法调整超参数。总结Sklearn 是机器学习领域的核心工具之一适合从入门到高级的各种用户。强化学习强化学习是一种机器学习方法奖罚机制在强化学习中起着至关重要的作用通过试错和奖励来学习最优决策策略。神经网络模型神经网络模型强调“模型”这个概念是因为它是一种数学模型用于描述神经网络的计算过程和行为。虽然神经网络模型最终需要通过编程语言来实现和运行但它本质上是一种抽象的数学概念用于描述神经元和它们之间的连接、权重、偏置等参数的计算过程。常见神经网络模型CNN、RNN等GPT通识基础什么是GPTGPTGenerative Pre-trained Transformer是一种基于Transformer架构的自然语言NLP模型。Generative基于概率的生成式模型通过预测下一个文字出现概率来输出Pre-trained通过大量无标签样本数据进行训练Transformer能够设置海量神经元并拥有强劲的自然语言处理性能GPT3拥有1750亿以上的神经元。什么是大模型大模型全称为LLM(Large Language Model) 是指大型的自然语言处理NLP模型这些模型通常具有大量的参数能够在海量无标签数据上进行预训练从而学习到丰富的语言表示和知识。GPT vs 大模型结论GPT本质是一种模型范式是大模型的一种拥有大量参数和通过海量训练例如GPT3。其他任何模型如果足够“大”都可以成为大模型。如OpenAI在2018年发布GPT1时并不是“大模型”只是验证了GPT模型本身的有效性。GPT vs NLPNLP更多的是有监督学习针对某一类数据集进行训练而大模型是无监督学习(海量知识的学习)再在某个领域进行微调得到。NLP是基于RNN神经网络训练强调的是自然语言理解能力和简单的交互而GPT采用Transformer架构通过对问题向量词进行重构来更好的理解自然语言且具有强大的生成能力。Transformer模型解决了以前模型关注不到上下文的信息的问题。ChatGPT vs GPTChatGPT是基于GPT模型构建的基于web端的聊天机器人。而GPT本质是一个模型这个模型可以通过接口(API)进行调用类似sklearn可以在不同的场景进行调用以完成对应的NLP任务。openAI开发平台https://www.platform.openai.com注意必须外服港服不行全球开源大模型性能评估榜Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard开源大模型学习推荐ChatGLM清华大学团队开发的ChatGLM6B(60亿)参数规模的模型根据智谱AI公司的GLM-130B修改而来支持个人GPT部署和使用最低6G显存即可使用LLAMAMeta公司“被”开源的大模型参数量可调6B-65B之内训练复杂度高于chatGLM。GPT4ALL训练数据集采用OpenAI GPT-3.5-Trubo模型创建的对话语料相当于用AI训练AI其他开源大模型miniGPT4来自沙特国安大学的华人团队具备多模态能力即除了识别文字外还可以识别图像。提示词工程提示工程(Prompt Engineering) 是一种针对大模型的技术旨在通过设计合适的输入提示来引导模型生成更准确、更相关的输出结果。开源提示词库Awesome ChatGPT Promptshttps://prompts.chat/提示词技巧技巧1角色场景任务规则技巧2提供样例zero-shotone-shotfew-shot技巧3思维链Chain of Thought思维链的本质将复杂任务拆解为多个简单的子任务。为什么要用到思维链思考这样一个问题人类为什么不能直接一眼看出一道数学难题的答案而是经过解题步骤的一步步推导就大概能得到正确的答案 – 没有足够的思考时间。而GPT同样如此一步步思考可以充分利用它的算力。技巧4用结构化数据来代替文字描述优点1. 能够节省大量文字描述2. 节省tokens消耗3. 能够轻松表达复杂数据之间的结构关系。json本质上还是文本。{AI_Tutor:{Python:{beginner:{description:你是一名初级研发工程师帮我...},professional:{description:你是一名资深的架构师帮我...}},Java:{},WEB:{