ฝึกสอน Python อย่างสมบูรณ์เพื่อสร้างระบบ AI การเรียนรู้ภายใต้การดูแลสำหรับการแบ่งส่วนเชิงความหมายของข้อมูลพอยต์คลาวด์ 3D LiDAR ที่ไม่มีโครงสร้าง การมีทักษะและความรู้ในการโจมตีทุกแง่มุมของการประมวลผลพอยต์คลาวด์ช่วยเปิดประตูสู่แนวคิดและการพัฒนามากมาย 🤖 มันเป็นเหมือนกล่องเครื่องมือสำหรับความคิดสร้างสรรค์ในการวิจัย 3 มิติ และความคล่องตัวในการพัฒนา และที่แกนกลาง มีพื้นที่ปัญญาประดิษฐ์อันน่าทึ่งซึ่งมุ่งเป้าไปที่การทำความเข้าใจฉาก 3 มิติ 🏡..

เครื่องมือที่เหมาะกับงานคืออะไร? บทความนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการเดินทางของฉันในการทำความเข้าใจและประยุกต์ใช้โมเดลการอยู่รอด ซึ่งสามารถใช้เพื่อทำนายความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป (เช่น การฟื้นตัวของผู้ป่วย) ฉันทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาแปดปีและใช้ Survival Model มาประมาณสองปี โมเดลเหล่านี้ไม่ค่อยได้รับการยอมรับในด้านการศึกษาและอุตสาหกรรม ดังนั้นจึงไม่ค่อยเป็นที่รู้จักในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลส่วนใหญ่ ไม่ค่อยมีทรัพยากรที่นอกเหนือไปจากพื้นฐาน..

LLM สามารถเขียนโค้ดได้ แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าพวกเขาสามารถรันโปรแกรมได้? แม้ว่า Large Language Models (LLM) จะถูกนำมาใช้กับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย แต่โดยทั่วไปแล้วพวกมันมักจะประสบปัญหาในการแก้ปัญหางานที่ใช้เหตุผล ปัญหานี้ลดลงอย่างมากด้วยเทคนิคการกระตุ้นเตือน เช่น "ห่วงโซ่แห่งความคิด" และ "การกระตุ้นเตือนน้อยที่สุด" ในระดับสูง เทคนิคเหล่านี้สนับสนุนพฤติกรรมการใช้เหตุผลใน LLM โดยการให้ตัวอย่างเหตุผลในการแก้ปัญหาภายในกรอบเวลาของแบบจำลอง จากนั้น..

เอนโทรปีอาจดูเป็นนามธรรม แต่ก็มีด้านที่เข้าใจง่าย นั่นคือความน่าจะเป็นที่จะเห็นรูปแบบบางอย่างในข้อมูล นี่คือวิธีการทำงาน ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีแนวคิดมากมายที่เชื่อมโยงกับแนวคิดเรื่องเอนโทรปี สิ่งพื้นฐานที่สุดคือเอนโทรปีข้อมูลของแชนนอน ซึ่งกำหนดไว้สำหรับการแจกแจงใดๆ P ( x ) โดยใช้สูตร: โดยที่ผลรวมอยู่เหนือหมวดหมู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมดใน C มีแนวคิดอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องซึ่งมีสูตรที่ดูคล้ายกัน: Kullback–Leibler Divergence : สำหรับการเปรียบเทียบการแจกแจงสองแบบ..