holamideiholayo-优快云博客

原创 Datawhale AI 冬令营——动手学AI Agent——Task2：学Prompt工程，优化Agent效果学习笔记

AI Agent是指能够自主或半自主地执行任务并做出决策的人工智能系统。它通常能与用户交互、感知环境、执行任务并基于所获得的信息进行学习。AI Agent的开发涵盖了多个领域，包括自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习、计算机视觉等技术。AI Agent常见的应用场景包括智能助手、聊天机器人、自动推荐系统等。在这些系统中，AI Agent不仅需要处理输入数据，还需要根据具体任务和目标作出智能决策。Prompt工程是指设计和优化与AI模型（特别是语言模型）交互的提示语（Prompt）过程。

2024-12-27 22:45:23 867

原创 Datawhale AI 夏令营（第五期）——向李宏毅学深度学习(进阶)——3

汇聚层的主要作用是降低计算量，但在一些精细任务中，汇聚可能会丢失重要的信息，因此近年来，全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）开始流行，它们完全依赖卷积层，不使用汇聚层，从而保留更多的图像细节。在训练过程中，批量归一化依赖于每一批次数据的均值和方差，而在测试阶段，模型的输入往往是单个样本或较小的批次，此时直接计算均值和方差并不现实。在图像处理中，常用的卷积核尺寸为 3x3 或 5x5，较小的卷积核能够提取更细致的局部特征，而较大的卷积核则可以捕捉更全局的模式。

2024-09-03 13:05:23 1926

原创 Datawhale AI 夏令营（第五期）——向李宏毅学深度学习(进阶)——2

自适应学习率是一种在深度学习模型训练中通过自动调整学习率以适应不同参数需求的优化方法。传统的固定学习率在所有参数上都使用同样的更新步伐，但在实际应用中，模型的不同参数可能表现出不同的灵敏度，因此需要不同的学习率来有效地优化。自适应学习率方法如 AdaGrad、RMSProp 和 Adam，通过跟踪每个参数的历史梯度信息，动态调整学习率，从而使训练过程更加高效。

2024-08-31 18:03:03 2389

原创 Datawhale AI 夏令营（第五期）——向李宏毅学深度学习(进阶)

在梯度下降的过程中，临界点指的是损失函数的梯度为零的点。通常，临界点可以是局部极小值、局部极大值或者鞍点。为了更好地理解这些概念，我们可以使用一个简单的例子来说明。假设我们在一个二维空间中进行优化，如图3.2所示，损失函数的图像可能会包含多个局部极小值（图3.2a）和鞍点（图3.2b）。当梯度为零时，参数的更新停止，因此模型可能会“卡”在这些点上。通过对深度学习优化方法的探索，我学习到批量大小的选择和动量法的使用对提升模型性能至关重要。

2024-08-27 15:14:32 810

原创 Datawhale AI 夏令营 “AIGC”方向 Task3：进阶上分-实战优化

本人在此次活动Task3完成了对ComfyUI的了解和尝试，后续会继续从模型调参与改进数据集，提示词，等方面进行学习和优化。还是推荐给大家一个提示词网站：Id=1101。

2024-08-17 23:51:11 1826

原创 Datawhale AI 夏令营 “AIGC”方向 Task2：精读代码，实战进阶

本人在此次活动Task2完成了对文生图的进一步了解和尝试，后续会继续从模型调参与数据集，提示词，连贯性提升等方面进行学习和优化。还是推荐给大家一个提示词网站：Id=1101。

2024-08-14 23:57:39 415

原创 Datawhale AI 夏令营 “AIGC”方向 Task1：从零入门AI生图原理&实践

本人在此次活动Task1完成了对文生图的初步探索，后续会从模型调参与数据集，提示词等方面进行学习和优化。最后，推荐给大家一个提示词网站

2024-08-11 11:31:55 996

原创对Datawhale 从零入门 AI for Science（AI+药物）“Task 3: 特征工程进阶，持续上分”的简析

在阅读“Task3：特征工程进阶，持续上分”文档后，平台给出了结合生物学角度的新特征、超参数调优、集成学习和混合学习等高级技术手段，通过这些优化策略，进一步提升模型的性能，以求在siRNA沉默效率预测中取得更加精准和稳定的结果。本文章在此方法基础上给出分析和优化方向的思考。（比较忙时间有限就只实现了部分）提示：以下是本篇文章正文内容概念: 使用结合MAE和F1得分的自定义评分函数。优化方向:指标组合: 尝试不同的指标组合和权重，优化自定义得分函数。动态阈值: 根据训练集和验证集的表现动态调整阈值。

2024-08-03 23:52:08 1051

原创 Datawhale AI 夏令营第二届世界科学智能大赛生命科学赛道：siRNA药物药效预测 Task2：深入理解赛题，入门RNN和特征工程中对“基于lightgbm的baseline”的优化分析

在阅读“Task2：深入理解赛题，入门RNN和特征工程”文档后，平台给出了数据的特征工程的分析方法，并根据序列模式提取特征。在得到了表格数据之后，平台使用了适用于表格数据的机器学习回归模型lightgbm模型来进行预测。本文章在此方法基础上给出分析和优化。提示：以下是本篇文章正文内容# 定义一个回调函数来打印验证集的结果params = {params,其中，定义LightGBM模型的参数，包括提升类型、目标任务、评估指标、树的最大深度和学习率。

2024-07-31 23:17:44 659

m0_64239852的博客