1.有意识的机器之路1.1.近年来人工智能和深度学习方面取得了真实的、令人兴奋的突破，但它们并不是构建通用人工智能的法宝1.2.深度学习可能是通用人工智能的一个重要组成部分，但它绝不是唯一的组成部分1.3.实际上，我们并不清楚还缺失了哪些关键部分...
当我们谈论人工智能（AI），机器学习（MachineLearning），深度学习（DeepLearning），以及大模型（LargeModels）时，实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和...
本专栏整理了《机器学习项目实战案例》，内包含了各种不同的入门级机器学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。_机器学习项目案例...
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将...
Ollama是一个强大的框架，专为大型语言模型的本地执行而设计。它提供了一种用户友好的方法来部署和管理人工智能模型，使用户能够直接从他们的机器运行各种预训练或自定义模型。Ollama的多功能性突出在于其全面的模型库，范围从较小的80...
在数据科学和机器学习领域中，聚类是一种常见的无监督学习技术，用于发现数据集中的自然分组或结构。传统的聚类算法，如K-means，依赖于预定义的簇数量和球形簇假设，这限制了它们在复杂数据集上的表现。相比之下，基于...
二分类（BinaryClassification）是指将数据分为两类的一种分类任务。换句话说，模型的输出只有两个类别。这两个类别通常被表示为0和1，或者-1和1，代表两个不同的类别或状态。二分类是机...
基于Python的微博舆情数据爬虫可视化分析系统，结合了NLP情感分析、爬虫技术和机器学习算法。该系统的主要目标是从微博平台上抓取实时数据，对这些数据进行情感分析，并通过可视化方式呈现分析结果，以帮助用户更好地了...
KNN算法是一种基于实例的学习方法，它的核心思想是样本的类别由其最近邻居的类别决定。在KNN算法中，要预测一个新样本的类别或值，首先需要找到训练集中离该样本最近的K个样本，然后根据这K个最近邻居的类别或值来进行预测。...
本文介绍了训练机器翻译挑战赛的赛题,以及基于datawhale的baseline写了一篇解析。通过seq2seq完成了一个机器翻译模型的搭建...