数据科学在塑造现代经济学中的作用 本文探讨了数据科学如何通过预测经济模型、分析消费者行为、评估政策影响及金融市场分析来革新经济学研究与应用，同时也面对数据隐私与算法偏见等挑战，展望了数据科学在未来经济领域的潜力。 数据科学 (1) 人工智能 (15) 机器学习 (7) 深度学习 (2) 数据分析 (3) 预测模型 (1) 2024年10月27日 | 阅读 76
如何使用 Transformers.js 在 React 中构建深度学习应用程序 随着机器学习（ML）技术在 Web 开发中的迅猛发展，前端应用程序中集成深度学习模型的方式变得愈加简便。Hugging Face 的 Transformers.js 是一个令人振奋的 JavaScript 库，使开发者能够直接在浏览器中运行最先进的深度学习模型，而无需依赖服务器端计算。 深度学习 (2) 情感分析 (1) Transformers.js (1) 自然语言处理 (2) React (8) 机器学习 (7) 2024年10月19日 | 阅读 95
PostgreSQL 是数据库的未来吗？ PostgreSQL 是一个强大且多功能的数据库管理系统，广泛应用于多种场景。由于其丰富的工具和扩展生态，PostgreSQL 成为开发者和数据专业人士的一站式解决方案，能够处理时间序列数据、支持机器学习模型，并支持联合查询。 PostgreSQL (4) 数据库 (12) 机器学习 (7) 地理空间数据 (1) 时间序列数据 (1) 联合查询 (1) 2024年10月16日 | 阅读 135
当今世界的人工智能和机器学习 人工智能（AI）和机器学习（ML）作为近年来最重要的技术进步，正在迅速改变众多行业的面貌，从医疗保健到金融，从零售到娱乐。这些创新不仅关乎自动化，更代表着向能够根据数据和模式进行学习、适应和演变的系统的转变。本文将探讨AI和ML日益增长的重要性、它们的实际应用及其对未来的潜在影响。 人工智能 (15) 机器学习 (7) 医疗保健 (1) 金融服务 (1) 个性化体验 (1) 自动化 (12) 2024年10月9日 | 阅读 54
层归一化在深度神经网络中的应用与作用 Layer normalization（层归一化）是一种优化深度神经网络训练稳定性和效率的技术。通过标准化每层的激活值，它减少了梯度消失和爆炸的问题，提升了训练的稳定性。在模型如AlbertAGPT中，LayerNorm确保了层间信息的稳定流动，有助于提高模型的训练效果和泛化能力。 AlbertAGPT (2) 人工智能 (15) GPT模型 (1) 机器学习 (7) 模型优越性 (1) 自然语言处理 (2) 2024年9月11日 | 阅读 97
微调机器学习模型的指南 微调是机器学习中的一种重要技术，它通过对预训练模型进行小幅调整，以适应新任务，提高模型效率和准确性。本文介绍了微调的基本原理和实施步骤，包括选择预训练模型、调整模型参数和训练过程，并通过 BERT 模型的实例演示了如何在文本分类任务中应用微调。 微调 (2) 预训练模型 (2) 机器学习 (7) 文本分类 (1) BERT (2) 数据集 (2) 2024年9月7日 | 阅读 355
重训练与微调：机器学习中的概念辨析与应用 深入探讨了机器学习中的重训练与微调两种技术，阐述了它们的定义、应用场景、实施步骤以及它们之间的关键区别。通过本文，读者可以清晰地区分何时应该采用重训练，何时又应该利用微调来优化模型性能，从而在数据科学项目中做出更明智的决策。 重训练 (1) 微调 (2) 机器学习 (7) 模型优化 (1) 预训练模型 (2) 数据预处理 (1) 2024年9月4日 | 阅读 185
