深度学习需要充足且质量良好的数据和强大的计算能力两个关键要素才能发挥其作用。虽然计算能力是一个成本问题，但即使在数据上花费大量的精力，数据也并不总是完美的。数据中可能存在异常值、错误的数据点或不能完全代表试图解决的实际问题。因此，设计的神经网络应该能够忽略或网络不将其纳入模型中的异常值。有时，网络可能会尝试拟合这些异常值，使其非常适合训练数据，但由于这些异常值是错误的数据点，这样的模型并不是一个好的模型，可能在实时数据或测试集上表现不佳。这就是我们所说的过度拟合。如果模型在训练数据上表现良好，但在测试集或
阅读全文 → 2023-11-09
目前来看，人工智能还无法完全取代机器学习工程师。机器学习工程师在模型开发、微调、预处理以及确保模型符合业务需求等方面发挥着关键作用。现在开始学习机器学习仍然很有意义。有许多研究领域尚待探索和发展。人工智能是一个非常广阔的领域，不断取得令人瞩目的创新和成果。通过跨学科协作，机器学习可以解决新的业务问题并带来数据驱动的洞察。
阅读全文 → 2023-11-09
现在市面上有许多针对人工智能应用的“无代码”或“低代码”平台，这些平台能够让没有太多编码经验的个人或者企业构建应用程序、自动化流程，并获得人工智能驱动的洞察。
常用的平台有：
1.聊天机器人构建工具：如Dialogflow，用户可以用可视化界面来设计和构建对话流程，非常适合创建聊天机器人。还有ManyChat，主要专注于帮助企业创建在如Facebook Messenger等社交媒体平台上的聊天机器人。
2.自动化工具：如Zapier和Integromat，这两款工具都能帮助用户连接不同的
阅读全文 → 2023-11-09
随着人工智能和机器学习的持续进步，GPT-3因其卓越的语言生成能力而受到了广泛的关注。其能够完成内容创建、代码编写和自然语言理解等任务，展现巨大潜力。自监督学习是一个备受瞩目的新兴趋势。这项技术允许模型从大量未标记的数据中学习，从而提高泛化能力和整体性能。这个领域的发展已经带来了更强大、适应性更强的人工智能系统，广泛应用于各个领域。在生命科学领域，人工智能正在发挥其重要作用，帮助进行诊断和药物发现。而在自动驾驶汽车中，机器学习则增强了感知和决策的准确性。
蓝海大脑的深度学习服务器用于实现机器学习算法
阅读全文 → 2023-11-03
在深度学习模型中，隐藏层的数量会对模型的性能和行为产生显著影响。主要体现在表示能力、特征抽象、梯度消失和梯度爆炸、过拟合、架构设计和迁移学习等方面。隐藏层的最佳数量取决于问题、可用数据和现有的计算资源。通常建议从相对较浅的架构开始，并逐渐增加深度，同时监控验证性能，以避免不必要的复杂性或过度拟合。超参数调整和实验对于为给定任务找到正确的架构至关重要。
蓝海大脑深度学习解决方案为用户提供灵活的配置选项和强大的功能模块，旨在帮助客户轻松构建高效且可扩展的深度学习模型。
阅读全文 → 2023-11-03
所有机器学习算法的目标都是建立一种假设函数，y = f(X)，其中 X 是数据或特征，y 是目标/标签。一些函数是参数化的，例如线性/逻辑回归、SVM，而其他函数是非参数化的（基于树的模型）。如果模型具有固定数量的参数且函数形式不随数据变化，则该模型是参数化的。神经网络也是参数化的。然而，神经网络与其他算法不同，这里没有任何假设。需要定义架构并选择训练超参数，例如批量大小、优化器、学习率、时期等。
训练深度学习神经网络的步骤如下：
将数据拆分为训练集和验证集。定义基本模型架构。从基本的多层感知
阅读全文 → 2023-11-03
网络研讨会
了解更多
注册以接收 蓝海大脑 活动/网络研讨会邀请
地址：北京市海淀区东北旺南路29号蓝海中心
联系电话：010－82770520
联系邮箱：marketing@lanhy.cn
蓝海大脑 京ICP备18017748号-1