我从与科技行业最优秀的人一起工作中学到的实验基础知识 11 分钟阅读 · 10 小时前 您是一名数据科学家，梦想着在大型科技公司找到一份工作，但您不确定需要哪些技能才能实现这一目标吗？好吧，我有一个秘密武器，可能就是这篇文章掌握这项数据科学技能，您将在大型科技公司找到一份工作——第一部分 | 作者：Khouloud El Alami | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
我从与科技行业最优秀的人一起工作中学到的实验基础知识 11 分钟阅读 · 10 小时前 你是一名数据科学家，梦想着在 Big Tech 找到一份工作，但你不确定你需要什么技能才能到达那里吗？好吧，我有一个秘密武器，可能就是掌握这项数据科学技能，你将在 Big Tech 找到工作——第一部分 | 作者 Khouloud El Alami | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
文本到 3D 生成是一个创新领域，它从文本描述中创建三维内容。这项技术在视频游戏、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等各个行业都至关重要，在这些行业中，高质量的 3D 资产对于创造沉浸式体验至关重要。挑战在于生成符合艺术标准的逼真且详细的 3D 模型文章《Meta 3D Gen：一种用于沉浸式应用的最先进的文本到 3D 资产生成管道，具有速度、精度和卓越质量》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
自然语言处理正在迅速发展，重点是针对特定任务优化大型语言模型 (LLM)。这些模型通常包含数十亿个参数，对定制提出了重大挑战。目标是开发高效且更好的方法来微调这些模型以适应特定的下游任务，而无需过高的计算成本。这需要创新的方法来处理 DeepSeek AI 研究人员提出专家专业微调或 ESFT，以减少高达 90% 的内存和高达 30% 的时间，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在当今快节奏的数字环境中，营销人员不断寻找脱颖而出的优势。如果您没有在电子邮件和社交媒体营销策略中利用人工智能，那么您可能会错过成功的秘诀。在 2024 年 Inbox Expo 上，我有机会深入研究这个主题，并且这篇文章解锁 20% 更高的投资回报率：使用人工智能进行改变游戏规则的电子邮件和社交媒体营销的秘诀 | 作者：Carlos Gil | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Why Clustering Fails. And how to fix it | by Ryan Feather | Jul, 2024
以及如何解决它 您遇到了数据解释问题，因此尝试了聚类。现在您遇到了聚类解释问题！怀疑数据中可能存在模式。合理的是，希望通过无监督学习添加一些结构会带来一些见解。集群是查找帖子“为什么聚类失败。以及如何解决它”的首选工具 | 作者 Ryan Feather | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Why Clustering Fails. And how to fix it | by Ryan Feather | Jul, 2024
以及如何解决它 您遇到了数据解释问题，因此您尝试了聚类。现在您遇到了聚类解释问题！人们怀疑数据中可能存在模式。合理的是，希望通过无监督学习添加一些结构会带来一些见解。集群是查找的首选工具 帖子为什么聚类会失败。以及如何解决它 | 作者 Ryan Feather | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Claude AI 是 Anthropic 开发的领先大型语言模型 (LLM)，代表了人工智能技术的重大飞跃。让我们详细探索 Claude AI，重点介绍其开发、功能以及与 ChatGPT 等著名 AI 模型的比较。 开发和道德框架 Claude AI 由 Anthropic 开发，Anthropic 是一家由前 OpenAI 员工共同创立的初创公司。已知帖子 Claude AI：全面概述探索 Anthropic 领先语言模型的高级功能和道德设计首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Role of Medical Image Annotation in Enhancing Healthcare | by Rayan Potter | Jul, 2024
摘要：医疗数据注释通过提高诊断工具的准确性，帮助医疗保健提供者做出准确诊断。它还确保为个体患者制定个性化的治疗计划。医学图像为诊断健康问题提供了必要的提示。这些图像反过来又被计算机用于通过文章《医学图像注释在增强医疗保健中的作用》解读视觉线索 | 作者 Rayan Potter | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Dropout: A Revolutionary Approach to Reducing Overfitting in Neural Networks
过度拟合和 Dropout 简介：在有限的数据上训练大型神经网络时，过度拟合是一个常见的挑战。当模型在训练数据上表现异常出色但无法推广到看不见的测试数据时，就会发生这种情况。出现此问题的原因是网络的特征检测器对于训练数据来说变得过于专业化，从而产生了复杂的依赖关系 Dropout：一种减少神经网络过度拟合的革命性方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
深度强化学习 (DRL) 领域正在扩展机器人控制的能力。然而，算法复杂性的增加趋势日益明显。因此，最新的算法需要许多实现细节才能在不同层面上表现良好，从而导致可重复性问题。此外，即使是最先进的 DRL 模型也存在简单的问题，例如，无需使用复杂模型或计算资源即可实现强化学习运动任务的简单开环无模型基线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
将零样本预测应用于标准机器学习模型 照片由 David Menidrey 在 Unsplash 上拍摄 生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的兴起让全世界着迷，在各个领域掀起了一场革命。虽然这种技术的主要焦点是文本序列，但现在人们开始进一步关注 GenAI 时代的时间序列预测：让梯度提升的行为像 LLM | 作者 Marco Cerliani | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Leveraging Design Patterns in MERN Stack vs. Data Engineering | by Aaditya Kumar | Jun, 2024
设计模式在软件开发中至关重要，因为它们为常见问题提供了行之有效的解决方案。它们有助于创建更具可扩展性、可维护性和效率的代码。本文探讨了在 MERN（MongoDB、Express.js、React、Node.js）堆栈开发与数据工程的背景下使用多种设计模式，强调了差异、挑战和帖子在 MERN 堆栈与数据工程中利用设计模式 | 作者 Aaditya Kumar | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Leveraging Design Patterns in MERN Stack vs. Data Engineering | by Aaditya Kumar | Jun, 2024
设计模式在软件开发中至关重要，因为它们为常见问题提供了行之有效的解决方案。它们有助于创建更具可扩展性、可维护性和效率的代码。本文探讨了在 MERN（MongoDB、Express.js、React、Node.js）堆栈开发与数据工程背景下使用多种设计模式，重点介绍了差异、挑战和帖子在 MERN 堆栈与数据工程中利用设计模式 | 作者 Aaditya Kumar | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
大型语言模型 (LLM) 在语言理解、推理和生成任务中表现出了卓越的能力。研究人员现在正致力于开发基于 LLM 的自主代理，以应对更加多样化和复杂的实际应用。然而，许多现实世界场景所面临的挑战超出了单个代理的能力。受人类社会的启发，其中具有独特特征的个体 EvoAgent：一种通过进化算法自动将专家代理扩展到多代理系统的通用方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
可帮助您在成功指标问题上取得优异成绩并脱颖而出的框架 照片由 Dima Solomin 在 Unsplash 上拍摄 当我为产品数据科学家面试做准备时，我在网上搜索有关处理“成功指标”面试问题的技巧和框架。尽管找到了一些零碎的信息，但仍缺少完整的端到端指南。帖子成功指标问题框架 | Facebook 群组成功指标 | 作者：Magda Ntetsika | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Duck, Duck, Code: An Introduction to Python’s Duck Typing
作者提供的图片 | DALLE-3 和 Canva 什么是鸭子类型？ 鸭子类型是编程中的一个概念，通常与 Python 等动态语言相关，它更强调对象的行为而不是其类型或类。 使用鸭子类型时，您会检查对象是否具有某些方法或属性，文章《鸭子、鸭子、代码：Python 鸭子类型的介绍》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules
机器学习中的基于概念的学习 (CBL) 强调使用原始特征中的高级概念进行预测，从而提高模型的可解释性和效率。一种突出的类型是基于概念的瓶颈模型 (CBM)，它将输入特征压缩到低维空间中以捕获基本数据，同时丢弃非基本信息。此过程增强了图像和语音识别等任务的可解释性。然而，FI-CBL：基于专家规则的基于概念的机器学习的概率方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
