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RSS订阅原创 人工智能应用实战：训练技术栈篇（1）
(数据预处理)：特征选择、标准化/归一化、编码处理（如独热编码One-Hot Encoding），以及数据增强（在图像处理中尤为重要）。-(评估指标)：准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，根据任务选择合适的指标。-(迁移学习)：利用预训练模型加速训练，如在图像任务中使用VGG、ResNet的前几层。-(模型解释)：使用SHAP、LIME等工具，理解模型决策过程，提高透明度。-(网格搜索)、)随机搜索)或)贝叶斯优化)，系统性地寻找最佳超参数组合。
2024-09-26 09:05:25
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原创 《人工智能在数据治理应用的思考》
5.需要更高质量的预测和优化：人工智能技术可以应用于数据挖掘和机器学习算法中，通过对大数据进行建模和分析，通过建立预测模型和决策引擎，提供智能化的决策支持，提供更准确和精确的预测结果，以及通过优化算法对业务进行优化，使企业能够快速做出准确的决策和规划。从而实现更高效的运营和管理。3.数据可视化和发现困难：人工智能技术可以应用于数据分析和挖掘过程中，利用深度学习和自然语言处理技术帮助发现数据中的隐藏模式和趋势，以及通过数据可视化工具生成直观的图表和报告，帮助用户快速理解和利用数据。
2024-04-19 17:32:44
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空空如也
空空如也
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