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鸢尾花数据（iris）数据集一共有150行数据，每行包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为“花的类别”其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是变色鸢尾（Iris-versicolor）、山鸢尾（Iris-setosa）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。包含的三种鸢尾花的四个特征，分别是花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）、花瓣宽度（petal width）。

人工智能10大常用算法与及代码实现，研究这10个例子作为人工智能入门例子，使用的语言为python语言。这10大算法包括：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、集成学习、K近邻算法、K-means算法、神经网络以及强化学习中的Deep Q-Networks等。：线性回归犹如一位精确的画家，致力于在数据的海洋中描绘出一条最佳的拟合直线，确保这条直线能够精准地穿梭于散点图的数据点之间，勾勒出最佳的拟合曲线。：通过利用已知的输入与输出数据，对模型进行精细的雕琢。

​人工智能算法与运用场景汇总。

首先生成式AI它本身是一个增强版的某度，略带点学习能力，但是它提供的东西又是碎片化的。比如生成式AI，只提供了你知道的东西，只是它帮你解决了快速得到的问题，并不一定提供了你想要的东西。这篇的文章的质量可能不怎么样，但是它具有5000字。它能帮你解决的问题可能是是你不需要去写这5000字，而非你要的文章本身。你可能为了不写这5000字，勉为其难的接受了生成式AI提供的这一篇烂文章。生成式AI作为Agent可能会有更多的运用，在商业化的运用场景可能更多，替人做一些重复的工作，比如导游，主持人，销售人员等等。

如果生成式AI只是运用于chat和Agent，将永远不会得到认可，现在的生成式AI，已经运用于对话，文章生成，诗词创作，音乐创作，数字人，客户系统等。未来的生成式AI，必须要成为一人的角色进行交易，比如作为 人的销售，招采，，自动根据法律法规，生成交易合同，文书。通 过生成式AI大有作为，在监管的情况，在商品交易中，更加公开，透明，公平，合法合规。不仅仅是什么的文章创作，音乐创作，客服系统。提示：讨论生成式AI未来的发展趋势，Chat和Agent两个方向哪个更有前景，以及可能带来的社会和经济影响。

在制造业中，机器人可以代替人类进行重复性的、高强度的劳动，不仅提高了生产速度，还降低了生产成本。因为有了AI，我们的工作并不是少了，赚的钱并不是多了，我们依然天天996，大部分依然赚不到多少钱，没有让人们不用干活就能安居乐业，财务自由，只会产生更多的焦虑和引发各种社会问题。AI技术的应用也带来了数据安全和隐私保护的问题。由于AI需要大量的数据进行训练和优化，因此如何保护用户的隐私和数据安全成为了一个重要的问题。我们需要平衡发展与创新的关系，确保AI技术的发展能够为社会带来真正的福祉而不是危害。

而LMM则具有更广泛的应用场景，如智能家居、自动驾驶、虚拟现实等，这些应用需要模型能够理解和处理多种模态的数据，实现跨模态的交互和生成。新的东西，学习的东西就是多，而且最简单最基础的都需要学习，仿佛一点基础知识都要细嚼慢咽，刨根问底，再加上一顿云里雾里的吹嘘，迷迷糊糊的感觉高大上。相比之下，LLM的训练相对简单，对计算资源的需求也较小。LMM大模型，即多模态大模型（Large Multimodal Model），是一种能够处理、理解和生成多种模态数据（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型。

如果你的数据需要特殊的加载和预处理逻辑，你可以编写自定义的函数来处理数据。# 自定义数据加载函数# 假设file_paths是一个包含文件路径的列表# 加载数据并进行预处理# ...# 返回一个NumPy数组或TensorFlow tensors# 加载数据# 将NumPy数组转换为TensorFlow tensors（如果需要）使用TensorFlow的Keras API，你可以轻松地定义神经网络架构。下面是一个简单的全连接网络（多层感知器，MLP）的例子。

您提供的代码是一个使用TensorFlow和Keras库训练MNIST手写数字识别模型的示例。这个代码展示了如何加载MNIST数据集、预处理数据、构建模型、编译模型、训练模型以及评估模型在测试集上的性能。这行代码配置了模型训练所需的优化器、损失函数和评估指标。层用于防止过拟合，最后是一个包含10个神经元和softmax激活函数的输出层，用于多分类任务。层将输入的28x28图像展平为一维向量，然后是一个包含128个神经元和ReLU激活函数的。模型API定义了一个简单的神经网络。这行代码启动了模型的训练过程。

是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow之上，它允许您以简单和直观的方式定义和训练深度学习模型。在TensorFlow 2.x及更高版本中，模型是Keras中最简单的模型，它允许您通过线性堆叠层的方式来定义模型。对于简单的堆叠结构，如多层感知机（MLP），使用。已经被集成到TensorFlow的核心库中，因此您可以直接从。模块包含了构建神经网络所需的各种层，如。一、语法解析 （导入库）二、语法解析（导入模块）代码语法学习，代码解析。如使用layers模块。模型非常直观和方便。

卷积神经算法（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域中的一种重要算法，特别适用于处理图像相关的任务。

AI大模型系统是一个庞大且复杂的体系，其核心在于具有巨大规模和复杂结构的人工智能模型。以下是关于AI大模型系统的详细概述：一、定义与特点AI大模型是指通过深度学习算法和人工神经网络训练出的具有庞大规模参数的人工智能模型。这些模型通常具有数以亿计的参数和深层次的神经网络架构，通过学习海量数据和深度神经网络的优化，在各种任务上取得了令人瞩目的成果。

4: 承担基于GPT、LLaMA、GLM等主流大型语言模型的开发、优化和应用落地工作，结合多模态/Agent/RAG/AIOT等技术实践，完成大规模的实际应用落地，支持业务目标提升。3、负责AI治理工程能力构建，梳理终端BG的AI业务场景，识别安全隐私风险，将AI治理融入流程，构建AI治理工程化能力；1.负责AI产业洞察和趋势判断，洞察客户新的共性需求，设计出新解决方案或新商业模式，组织新机会点项目的孵化成熟；4、负责AI安全隐私威胁建模的能力构建，包括AIGC的威胁建模能力，AI数据开发与应用的能力。

开发一个简单模型的步骤；搭建一个大模型的过程可以分为以下几个步骤：数据收集和处理模型设计模型训练模型评估模型优化

深度学习基础知识：了解深度学习中的基本概念、算法和模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

2023年大模型在行业内的发展现状

AI能自己开发自己或者开发和一个很像自己的东西吗？显然是可以的！因为AI模型的算法，基本就是学习和递归

大模型的概念已经经过了一年的发酵，大家也渐渐的冷静下来了。一开始大家很兴奋，感觉新的时代要来了，然后就是疯狂，再就是都各自找各自公司的东西怎么与大模型沾点边，要不然今年玩不下去了，就要落伍了。今年年初到年中是个人都在说大模型，AIGC ，chatgpt。现在也有很多模型出来了，特别是那几个大厂的。

目前IT行业的发展速度非常的快，很多领域都已经开始和IT技术进行紧密的结合，这也带来了很多岗位的空缺。那么就一起来说说，IT行业里，哪些方向会更好就业。

2023年上半年AI与AIGC真是风风火火，不管是技术界还是资本界还是其他任何领域，如果你不知道chatgpt和AIGC，你就是个跟不上时代的人儿。如今大半年过去了，好像这个chatgpt和AIGC比没有太多的人提起，是不是有点虎头蛇尾了呢。了解本博主的人应该知道，本博主并不看好chatgpt和AIGC这些东西。原因主要是这种科技并不能给人类带来幸福的生活，反而给人类带来了更多的忧虑。

博主认为某些技术领域的发展对人类而言，并没有多大的益处。反而让人类更加困扰。纵观这几十年的技术发展，日新月异，但是人类生活的幸福指数并没有提高，反而产生了无数的社会问题。

​上一周阅读完了chatgpt全能运用这本书，大概知道了chatgpt是怎么回事，和我最初发表的博客《浅谈当下火热的ChatGPT》的发展脉络相差不大。说明了我的最初判断还是对的。大模型的发展还是最初的判断是大数据训练一定程度的产物，是百度或者说google的升级版本。能够联系上下文。进一步让人感觉有了智能，仅此而已。而后面所说的chatpgt要取代人类很多工作，都是在骇人听闻。​

不得不说AI已经成为了不可逆转的趋势。之所以说这一次AI应该是真正的已经到来，是因为人工智能的发展其实已经经历了几十年，每一次抬头炒作的时候的，都经不起大环境的不成熟而偃旗息鼓。在我认知范围内，人工智能的发展应该是从图灵时代开始，到目前为止已经快80年的时间，最早比较火的时候是1960年代。

你听过AI歌手吗？近日，“AI孙燕姿”火遍全网，AI孙燕姿翻唱林俊杰的《她说》、周董的《爱在西元前》、赵雷的《成都》等等歌曲让网友听了直呼：“听了一晚上，出不去了。”你认为AI歌手会取代流行歌手成为主流吗？一起来说说你的看法吧！

这是我第三次谈ChatGPT，前两篇主要谈了ChatGPT的概念，之所以火的原因和对人们的影响，以及ChatGPT可能存在的安全风险和将面临的监管问题。这一篇主要讲讲ChatGPT的场景和处理问题的逻辑。

我在上一篇博文中有谈到ChatGPT 发展可能会经历的一些阶段。ChatGPT的必经阶段：野蛮生长时代-管理层监管与风险提示-号召国产化-规范化常态化。

ChatGPT这个词语从今年初发布以来，一度成为一个火热的概念。包括优快云也推出了C知道，不少大佬博友纷纷蹭热点，发布了无数关于ChatGPT的技术，使用，展望未来的文档和博文。其实很多文章我都没有看过，只知道当下这个工具非常的火，火到每一个人都需要和ChatGPT发生点关系，要不然你就落伍了，你不知道ChatGPT你就会被嘲笑。我最开始听到ChatGPT这个词是从抖音中知道，那时还是一些在美国的网友发的视频。从ChatGPT的概念中，我初步得知ChatGPT是一个聊天机器人，基于大语言模型训