主动学习是机器学习中的一个概念，涉及选择最具信息量的数据点进行标记，以有效地训练模型。在传统的监督学习中，一个模型是在一个大的标记数据集上训练的，以学习潜在的模式和关系。然而，获得标记数据可能是一个耗时且昂贵的过程，特别是[…]gydF4y2Ba

BERT BERT是一个强大的NLP模型，它彻底改变了自然语言处理领域。BERT建立在Transformer架构之上，Transformer架构是一种神经网络架构，设计用于处理顺序数据，如自然语言文本。在本节中，我们将深入探讨[…]gydF4y2Ba

什么是ML的CI/CD ?CI/CD(持续集成和持续交付)是一组软件工程实践，它使团队能够快速可靠地向产品交付代码更改。在机器学习的背景下，ML的CI/CD是一组用于持续集成和交付代码更改到生产环境的原则和方法[…]gydF4y2Ba

什么是计算机视觉?计算机视觉是一个跨学科领域，其重点是使计算机能够解释和理解来自周围世界的视觉数据。计算机视觉的主要目标是创建算法和工具，使计算机能够从图像、视频和其他类型的视觉数据中提取有意义的信息。电脑[…]gydF4y2Ba

什么是DVC?数据版本控制(DVC)是为机器学习(ML)项目设计的版本控制系统。它提供数据版本控制工具，帮助管理和跟踪ML模型和数据集的更改，从而轻松再现结果并与他人协作。DVC基于Git，这是一种流行的版本控制[…]gydF4y2Ba

什么是数据版本控制?数据版本控制是跟踪一段时间内对数据集所做更改的实践。这意味着数据集的每个版本都会被保存，并且可以在任何时候访问，即使在进行了后续更改之后也是如此。数据版本控制通常用于需要管理的行业[…]gydF4y2Ba

什么是以数据为中心的AI?以数据为中心的AI(人工智能)是一种专注于将数据作为机器学习(ML)过程的主要驱动力的AI方法。在这种方法中，数据是人工智能管道的中心，所有决策和行动都围绕着它。这意味着数据不仅是[…]gydF4y2Ba

什么是生成人工智能?生成式人工智能(Generative artificial intelligence)是指能够创造图像、视频、音乐、文本等新的原创内容的人工智能系统。与其他旨在识别现有数据模式的人工智能系统不同，生成式人工智能模型是在大型数据集和[…]gydF4y2Ba

什么是超参数调优?超参数调优是为机器学习模型选择最佳超参数的过程。超参数是模型在训练过程中没有学习到的参数，而是由数据科学家或机器学习工程师在训练前设置的参数。超参数的例子包括学习率、批大小和[…]gydF4y2Ba

什么是Label Studio?Label Studio是由Heartex开发的开源数据标注和注释工具。它旨在简化为机器学习模型创建高质量训练数据集的过程。Label Studio支持广泛的注释类型，包括文本、图像、视频和音频。的主要特征之一是……gydF4y2Ba

什么是MLOps?MLOps是机器学习操作的缩写，是一种新兴的实践，它将机器学习(ML)与DevOps原则相结合，以有效地管理和操作ML工作流。它着重于在生产环境中简化ML模型的开发、部署和维护。MLOps旨在弥合数据科学团队之间的差距，负责[…]gydF4y2Ba

什么是MLOps监控?MLOps监控是指监控机器学习(ML)操作(MLOps)的实践，以确保ML模型在生产环境中的性能、可靠性和合规性。它涉及到持续监控ML模型的各个方面，包括数据质量、模型性能和系统行为。MLOps监控提供了对[…]gydF4y2Ba

什么是MLflow?MLflow是一个开源平台，旨在简化机器学习的生命周期。它提供了一套全面的工具和框架来管理和跟踪端到端的ML开发过程，包括实验、再现性、部署和协作。MLflow使数据科学家和机器学习工程师能够专注于构建和部署模型，同时维护[…]gydF4y2Ba

什么是模型注册中心?模型注册中心是存储和管理机器学习模型及其在整个生命周期中的关联元数据的中心存储库。它作为一个目录和控制中心，用于组织、版本控制和跟踪ML模型，在机器学习操作(MLOps)工作流中实现高效的协作、再现性和治理。一个[…]gydF4y2Ba

什么是PyTorch?PyTorch是一个开源机器学习库，广泛用于开发和训练深度学习模型。它基于Torch库，Torch库是一个专注于机器学习算法的科学计算框架。PyTorch提供了一个灵活和直观的界面，使研究人员和开发人员能够构建[…]gydF4y2Ba

什么是规模机器学习?大规模机器学习是指将机器学习技术和算法应用于大量数据、复杂模型和高性能计算系统的能力。它涉及有效地处理和处理大量数据的过程，训练和部署复杂的模型，以及管理[…]gydF4y2Ba

什么是监督学习?监督学习是一种流行且广泛使用的机器学习方法，它涉及训练模型来根据标记的示例进行预测或分类数据。在监督学习中，算法从一组给定的输入-输出对中学习，其中输入是数据的特征或属性，并且[…]gydF4y2Ba

什么是无监督学习?无监督学习是一种机器学习方法，其中模型在没有明确监督或标记示例的情况下学习数据中的模式和关系。与监督学习不同，在监督学习中，模型从标记数据中学习以做出预测或分类新实例，无监督学习侧重于从未标记的数据中提取有意义的信息和结构。gydF4y2Ba

什么是XGBoost?XGBoost (Extreme Gradient Boosting)是一种强大的机器学习算法，以其处理结构化数据的效率和准确性而闻名。它是梯度增强算法的优化实现，梯度增强算法是一种集成学习技术，将多个弱预测模型组合在一起，形成一个更强的模型。XGBoost获得了相当大的人气[…]gydF4y2Ba

什么是YOLO对象检测?YOLO是“You Only Look Once”的缩写，是一种目标检测算法，旨在实时检测图像或视频中的物体并对其进行分类。与传统的目标检测方法依赖于区域建议算法然后分类不同，YOLO采用了不同的方法，同时执行这两个任务[…]gydF4y2Ba