转出关键词检索结果

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 2 部分:使用 Amazon SageMaker Canvas 进行数据准备和模型构建

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas

在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中,您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake,准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来,并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码,为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。

在 Amazon Bedrock AgentCore 中使用自然语言编写山茱萸策略

Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore

AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制,现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。

独立宣言签署者:马萨诸塞州,第 1 部分

Signers of the Declaration of Independence: Massachusetts, Part 1

约翰·亚当斯 (John Adams) 和塞缪尔·亚当斯 (Samuel Adams) 是第二代堂兄弟,代表马萨诸塞州出席第二届大陆会议,被视为开国元勋。

理想创新公司

Ideal Innovations, Inc.

Ideal Innovations, Inc. (I-3) 是弗吉尼亚州阿灵顿的一家小企业,抗议向阿勒格尼科技公司发出任务订单......

从表中检索一行,而不是整个表:RAG 的行级块

Retrieve One Row from a Table, Not the Whole Table: Row-Level Chunks for RAG

企业文档智能 [Vol.1 #7sexies] - 检索单位不一定是页面或段落。当语料库包含表格时,每个正文行及其列标题本身就是一个块,并且通常是读者询问的一行从表中检索一行,而不是整个表:RAG 的行级块首先出现在走向数据科学上。

解析文件夹,而不仅仅是 PDF:案例文件中 RAG 需要的关系表

Parse the Folder, Not Just the PDFs: The Relational Tables RAG Needs on a Case File

企业文档智能 [Vol.1 #14D] - 索引列出了打开任何文件夹之前案例类型的要求,并且值得构建的两个问题根本不是检索问题帖子解析文件夹,而不仅仅是 PDF:案例文件中 RAG 需要的关系表首先出现在走向数据科学上。

三种 RAG 语料库,以及构建错误语料库的成本

Three Kinds of RAG Corpus, and What It Costs to Build for the Wrong One

企业文档智能 [Vol.1 #14A] - 三个问题告诉您文档集合具有哪种形状,每种形状都需要不同的架构《三种 RAG 语料库以及构建错误语料库的成本》一文首先出现在《走向数据科学》上。

星型架构中的维度类型以及如何使用它们

The Types of Dimensions in a Star Schema, and How to Use Them

维度是维度建模中两种主要对象类型之一。但维度有哪些不同类型?如何使用它们?星型模式中的维度类型以及如何使用它们一文首先出现在《走向数据科学》上。

如何有效地将您的意图与 Claude 代码保持一致

How to Effectively Align Your Intent with Claude Code

提高您对 Claude Code 的熟练程度。如何有效地使您的意图与 Claude Code 保持一致的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。

为我的 LangGraph AI 代理构建合适的后端

Building a Proper Backend for My LangGraph AI Agent

将演示代理转变为可以保留真实预订数据的东西为我的 LangGraph AI 代理构建适当的后端一文首先出现在走向数据科学上。

人工智能决策的贝叶斯护栏:在自动化决策之前测量不确定性

Bayesian Guardrails for AI Decisions: Measuring Uncertainty Before Automating Decisions

人工智能系统不应仅仅因为可以提供预测而自动做出决策。决策系统应该考虑预测的不确定性,如果错误代价高昂,则应推迟决策。人工智能决策的后贝叶斯护栏:在自动化决策之前测量不确定性首先出现在《走向数据科学》上。

让知识层成为你实际遍历的图

Making the Knowledge Layer a Graph You Actually Traverse

为什么检索质量应该是系统的属性,而不是问题措辞的属性?通过对每个查询、双时态边缘和双阈值实体解析进行图遍历来重建知识层。使知识层成为您实际遍历的图的帖子首先出现在走向数据科学上。

生存分析和 Cox 比例风险模型:初学者友好指南

Survival Analysis and the Cox Proportional Hazards Model: A Beginner-Friendly Guide

从 Kaplan-Meier 曲线到可运行 Python 代码的风险比后生存分析和 Cox 比例风险模型:初学者友好指南首先出现在《走向数据科学》上。

多文档 RAG:不相关 PDF 的文件夹是一个带有嵌套大纲的长文档

Multi-Document RAG: A Folder of Unrelated PDFs Is One Long Document with a Nested Outline

企业文档智能 [Vol.1 #14B] - 没有共享字段意味着无需构建索引。每个文件一个摘要行加上每个文件自己的目录,检索路线向下两层多文档 RAG:不相关 PDF 的文件夹是一个带有嵌套大纲的长文档,首先出现在走向数据科学上。

通过市场模型释放隐藏的收入来源

Unlocking hidden revenue streams with market models

航空公司每天通过数百个航班运送数万名乘客。通常这些都不是简单的点对点路线,乘客需要多次转机。航空公司可以考虑潜在的数百个变量来为每个旅程定价:需求、季节、一天中的时间、时事、全球市场以及竞争对手航空公司的活动……

特工时代的职业生涯

The Agent-Era Career

以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客网站上,经作者许可在此重新发布。如果人工智能层擅长某件事,那么它就会是任何有答案的事情。学校曾经是一路下来的答案。学校是成功的最终锚定,因为它 [...]

LLM 定制服务的期望

What to Expect From LLM Customization Services

LLM 定制服务可帮助组织调整语言模型应用程序以适应特定的业务任务、知识源、术语、工作流程和安全要求。这项工作可以包括即时设计、检索增强生成、工具集成、微调、评估、部署和持续优化。定制不应从必须训练新模型的假设开始。在...阅读更多»法学硕士定制服务的期望一文首先出现在大数据分析新闻上。

前 Eigen 团队为 Twin1 筹集 2000 万美元种子资金

Ex-Eigen Team Raises $20m Seed For Twin1

Twin1 已走出隐秘状态,完成了由 Bessemer Venture Partners 等联合领投的 2000 万美元种子轮融资,旨在为律师开发数字双胞胎。这是...