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World File Search System训练模型
人工智能语言模型可以取代人类参与者吗？
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计，因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断，例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国，大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15]，而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点，而一些基础 LLM（未经过基于人工反馈的微调的模型）则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11]，但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。
会议计划和信息手册-IEEE Healthcom
机器学习的当前成功已在很大程度上取决于集中学习，该学习将数据从多个来源汇总到中心位置。这在医疗保健中提出了重大挑战，其中经常在多个机构之间孤立患者数据，并且严格的隐私法规阻止了集中数据共享。联合学习是一种分布式学习范式，允许医疗机构可以协作训练模型，而无需在机构边界跨越患者数据的情况下进行培训模型，这是由于其维护数据所在地并解决数据共享的法律和道德障碍的能力，因此非常有利。然而，最近的研究表明，联邦学习容易受到几种隐私攻击的攻击，例如数据重建和成员推理，在这些攻击中，对手可以从模型更新中推断敏感数据。
利用第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器和 Kubernetes/Kubeflow 提升端到端企业 AI 的性能和可扩展性
在本设计测试中，我们使用 BERT-Large 无大小写（全词掩码）预训练模型作为模型检查点。该模型包含 3.4 亿个参数。我们使用斯坦福问答数据集 (SQuAD) v1.1 数据集进行微调分析。用例要求按照英特尔架构 Model Zoo 在线存储库文档 中所述执行。为了展示使用可扩展端到端企业 AI 堆栈解决方案进行 BERT-Large 微调的性能和可扩展性，我们使用了潜在的英特尔优化，例如针对 oneDNN 优化的 TensorFlow 和用于分布式训练的 Horovod。Horovod 与英特尔® MPI 库 一起部署，进一步利用了英特尔在 MPI 层的优化。我们使用容器映像和一组 MPIJob 规范文件在 Kubeflow 的训练运算符上运行 BERT-Large 工作负载。
利用人工智能通过土壤和气候数据预测产量
为了预测作物产量，我们需要建立一个模型，该模型将考虑土壤类型、土壤质量、气候条件等各种因素，并预测特定地区特定作物的产量。使用以下步骤：步骤 1：收集数据收集数据是解决任何监督机器学习问题的最重要步骤。我们将收集马哈拉施特拉邦前几年的作物产量、气候条件和土壤类型的数据。步骤 2.1：探索数据建立和训练模型只是工作流程的一部分。事先了解数据的主要特征，我们可以建立一个更好的模型。这可能意味着获得更高的准确性。它也可能意味着需要更少的数据进行训练，或者更少的计算资源。各种可视化技术可用于检测训练数据中的各种相关性和模式，这可以进一步帮助创建一个准确的预测系统。
使用机器学习的心脏病预测-IJRPR
心脏病的早期诊断可以帮助挽救高危患者的生命，这可以被认为是医学中的巨大成就。我们都知道，心血管疾病是过去几十年来导致全球大量死亡的主要疾病之一，这种疾病的早期诊断可以帮助医生和患者，并且还将降低死亡率。它也将减少医生在测试和资源形式方面的努力，并以金钱方式帮助患者。因此，我们可以说这是两者的胜利状态。在我们的项目“使用机器学习的心脏病预测”中，我们使用了不同的机器学习算法，例如逻辑回归，随机森林和决策树，以使结果准确而精确。我们采用了11个参数，在训练模型之后，我们获得了99.98％的训练精度，验证精度为0F 71.97％，从随机森林算法中。
在离线深入强化学习中的数据集审核
摘要 - 数据是AI中的重要资产，因为高质量的数据集可以显着提高机器学习模型的性能。在自动驾驶汽车等安全性领域中，离线深度强化学习（Offline DRL）经常用于在预采用的数据集中训练模型，而不是通过与现实世界环境进行互动作为在线DRL来培训这些模型。为了支持这些模型的开发，许多机构可以通过开放源许可公开获得数据集，但是这些数据集有可能滥用或侵权的风险。向数据集注入水印可能会保护数据的知识产权，但是它无法处理已经发布的数据集，并且以后无法更改。其他现有解决方案，例如数据集推理和会员推理，由于不同的模型行为特征和离线设置约束，因此在离线DRL方案中无法正常工作。
脑冲程预测技术学士学位...
后来分析这些特征并将其用于最终预测。最初清洁数据集并准备好使机器学习模型理解。此步骤称为数据预处理。为此，检查数据集的空值并填充它们。然后执行标签编码以将字符串值转换为整数，然后在必要时进行一个热编码。数据预处理后，数据集将其分为火车和测试数据。然后使用这些新数据使用各种分类算法构建模型。的精度是针对所有这些算法计算的，并比较获得预测训练最佳的模型。训练模型并计算准确性后，开发了HTML页面和烧瓶应用程序。Web应用程序是为用户输入预测值。烧瓶应用程序是连接训练的模型和Web应用程序的框架。经过适当的分析后，本文得出结论哪种算法最适合预测中风
使用人工智能的自动驾驶汽车
自动驾驶汽车（也称为自动驾驶汽车（AV））最近由于革新运输和提高道路安全性而引起了极大的关注。Gupta等。 [25]引入了这些车辆取决于人工智能（AI）和深度学习，以自主的方式导航，感知其周围环境并做出驾驶决定。 本文献综述研究了在自动驾驶汽车领域采用AI的关键研究和进步。 我们研究了AV创新领域的历史背景，技术基础，挑战和潜在发展。 自主驾驶的概念吸引了人们多年的人们。 该领域的初步调查为自动驾驶汽车开发奠定了基础。 2000年代初期，DARPA的Dave（用于增强视觉增强的驾驶员协助）展示了使用摄像头和转向说明来训练模型进行自动驾驶的可能性。 这项工作标志着自动导航的端到端学习的开始。 自动驾驶车辆进化的基本要素是卷积神经网络（CNN）的应用。 这些先进的深度学习模型是为处理视觉信息而定制的，使其对于计算机视觉任务（包括对象检测，图像分类和细分）非常有价值。Gupta等。[25]引入了这些车辆取决于人工智能（AI）和深度学习，以自主的方式导航，感知其周围环境并做出驾驶决定。本文献综述研究了在自动驾驶汽车领域采用AI的关键研究和进步。我们研究了AV创新领域的历史背景，技术基础，挑战和潜在发展。自主驾驶的概念吸引了人们多年的人们。该领域的初步调查为自动驾驶汽车开发奠定了基础。2000年代初期，DARPA的Dave（用于增强视觉增强的驾驶员协助）展示了使用摄像头和转向说明来训练模型进行自动驾驶的可能性。这项工作标志着自动导航的端到端学习的开始。自动驾驶车辆进化的基本要素是卷积神经网络（CNN）的应用。这些先进的深度学习模型是为处理视觉信息而定制的，使其对于计算机视觉任务（包括对象检测，图像分类和细分）非常有价值。
使用人工智能进行口罩检测
摘要——使用人工智能进行口罩检测是一项有价值的技术，可以帮助确保人们遵守公共卫生准则并在公共场所正确佩戴口罩。在这种方法中，使用图像或视频数据集训练机器学习模型，以识别一个人是否戴着口罩。然后可以部署该模型进行实时口罩检测，可用于学校、医院、机场和其他公共场所等各种环境。使用人工智能开发口罩检测系统包括收集和标记图像或视频数据集、预处理数据、训练模型、测试模型的准确性以及部署模型。通过使用多样化和平衡的数据集、选择合适的深度学习算法以及优化模型的参数，可以提高模型的准确性。使用人工智能进行口罩检测是一项很有前途的技术，可以在持续的疫情期间及以后帮助促进公共卫生和安全。