XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练模型
摘要：人工智能（AI）的基础设施涵盖基于现代技术的累积技术和软件应用，如：
人工智能基础设施是信息处理、学习算法和模型训练的组织，主要功能包括建立高质量的数据库，以满足分析来自各种来源的数据并以定义的格式使用数据的要求。它还提供有效和快速的模型教学的基本计算能力，无论是传统方式还是并行方式。人工智能基础设施包括基于预算和需求的各种平台和服务。云解决方案、基于云和本地实施之间的选择有助于组织提供方便快捷的解决方案以满足其基础设施需求。人工智能基础设施为用户提供了分析数据、为专业人员训练模型和优化运营绩效所需的所有工具
跨分析生命周期的可信赖人工智能
开箱即用的公平性和偏差评估突出显示了在指定的“敏感”变量中不同组的模型性能和预测的潜在差异。SAS Model Studio 的“公平性和偏差”选项卡显示性能偏差奇偶性、预测偏差奇偶性、性能偏差、预测偏差、偏差指标和偏差奇偶性指标图。SAS Viya 还提供偏差缓解功能，以在训练模型时主动减少偏差。指数梯度减少 (EGR) 算法使用一种缓解偏差的过程内方法，在训练过程中主动调整模型参数，以创建产生公平预测和分类的模型。
Genai在衍生品市场中：未来的观点
尽管这些用例具有出色的效率，但Genai的使用并非没有挑战和风险。由于Genai的性质以及训练模型所需的大量数据，数据泄露可能是一个重大挑战，并导致声誉，机密性，知识产权和法律风险。使用Genai进行交易也可能会造成监管问题，而无需进行适当的监督，可能会导致金融监管机构的罚款和制裁。此外，Genai与产生偏见有关，可用于歧视受保护的阶级，从而导致对公司的民事和可能的刑事责任。最后，模型故障存在很大的风险，其中产生的结果不合标准或仅是错误的。这可能导致错误的交易并减少金融机构的信任。
WIPO 关于人工智能的对话
但今天我想重点介绍后端，介绍模型（尤其是大型语言模型）的工作原理。模型“学习”的方式与人类学习阅读、写作和通过阅读获得技能的方式相同。为了训练模型，开发人员将训练数据输入算法。然后，算法将通过为特征分配权重来表示该数据的特征，但数据本身不会“保留”在模型中，因为模型不存储副本。模型随后会进行分类或预测接下来会发生什么，但不会进行复制。部分由于这种复杂的工作原理，训练需要很长时间，成本相当高，而且几乎是不可逆的。
使用 COMSOL Multiphysics ® 中的人工智能 (AI) 创建机器学习工具
在工业标记领域，连续喷墨技术以墨滴的高速发射为基础。发射出的墨滴形状是墨水特性和刺激操作点的结合，对打印质量有直接影响。本文通过使用 COMSOL Multiphysics ® 模拟多种粘度的液滴形状（正问题）并使用机器学习技术从液滴形状推断粘度（逆问题）来探索粘度的作用。此用例说明了如何设置机器学习逆问题解决策略的主要阶段：收集数据、选择和训练模型、测试模型并提高其预测能力。COMSOL Multiphysics ® 的灵活性使其易于与 Python 机器学习工具交互，从而高效地产生有价值的结果。
指南 - 分类、模拟、优化和人工智能
反复试验在机器学习中起着重要作用。当模型发现其预测与实际数据集之间存在错误或差异时，它会尝试纠正其思维，使其预测接近实际情况。这个过程通常称为“训练模型”。实际数据集被分成训练集和验证集，通常按 90/10 的比例分配，其中 90% 用于训练，10% 用于验证其预测或错误率。这时，数据科学家可能会更改模型应该从中学习的特征，例如价格、产品、位置和/或模型的参数；这些是训练期间学习的训练数据集的属性。通常，参数是模型自行学习并在试图降低其预测错误率时自动调整的东西。
MLPerf：机器学习性能的行业标准基准套件
MLPerf 训练基准定义我们将 MLPerf 训练基准 5 指定为在特定数据集上训练模型以达到目标质量。例如，一个基准测量在 ImageNet 数据集上的训练，直到图像分类 top-1 准确率达到 75.9%。然而，这个基本定义并没有回答一个关键问题：我们是否指定要训练哪个模型？指定模型可以对软件或硬件替代方案进行同类性能比较，因为它要求所有替代方案处理相同的工作负载。但是，不指定模型则鼓励模型改进和软硬件协同设计。我们将结果分为两个部分：封闭部分需要使用特定模型进行直接比较，开放部分允许使用任何模型来支持模型创新。