它是使用监督学习和强化学习技术训练的大型语言模型(large language model)(LLM)。ChatGPT 使用了 OpenAI 的 GPT-3.5 语言模型,这是 GPT-3(生成式预训练变换器(Generative Pre-trained Transformer))的改进版本,GPT-3 是一种使用深度学习来生成类似人类文本的语言模型。(LCTT 译注:OpenAI 已于 2023 年 3 月 ...
据GitHub最新的机器学习项目热度排名,Caffe 仅位列 Tensorflow 之后,雄踞第二。它是一个被广泛使用的机器视觉库,把 Matlab 执行快速卷积网络的方式带到 C 和 C++。虽然 Caffe 被部分开发者看做是通用框架,但它的设计初衷是计算机视觉——并不适于其他深度学习应用,比如文字、语音识别和处理时间序列数据。 Caffe 的...
尽管Scikit-learn和深度学习在某些方面存在竞争关系,但它们也可以相互补充。例如,在处理结构化数据时,可以使用Scikit-learn进行预处理和特征选择,然后将数据输入到深度学习模型中进行训练。这种方法结合了传统机器学习的易用性和深度学习的表示能力。 融合策略 预处理和特征工程:使用Scikit-learn进行数据预处理和特征选择,...
借助RAPIDS GPU DataFrame,数据可以通过一个类似 Pandas 的接口加载到 GPU 上,然后用于各种连接的机器学习和图形分析算法,而无需离开 GPU。这种级别的互操作性可通过 Apache Arrow 等库实现,并且可加速端到端流程(从数据准备到机器学习,再到深度学习)。 RAPIDS 支持在许多热门数据科学库之间共享设备内存。这样可将数...
在本文中,我们主要解决第二步:通过skicit-learn构建模型。告诉你一套让你简单到想笑的通用模型构建模板。只要scikit-learn实现的算法,都可以通过这种方式快速调用。牢记这三个万能模板,你就能轻松构建起自己的机器学习模型。 3. 预备工作 在介绍万能模板之前,为了能够更深刻地理解这三个模板,我们加载一...
ChatGPT 使用了 OpenAI 的 GPT-3.5 语言模型,这是 GPT-3(生成式预训练变换器(Generative Pre-trained Transformer))的改进版本,GPT-3 是一种使用深度学习来生成类似人类文本的语言模型。(LCTT 译注:OpenAI 已于 2023 年 3 月 14 日 发布了 GPT-4.0,它支持图文混合的输入输出,并大幅提升了推理能力和准确性...
Scikit-learn和PyTorch是两个不同但互补的工具,它们各自擅长处理不同类型的机器学习任务。 任务类型:Scikit-learn主要用于传统的机器学习任务,如分类、回归、聚类等。而PyTorch则是一个深度学习框架,主要用于处理神经网络相关的任务,如图像识别、自然语言处理等。 API设计:Scikit-learn的API设计简洁明了,易于上手。而PyTo...
scikit-learn 是基于 Python 环境的深度学习库,为我们封装了深度学习模型训练等一系列的功能, 我们只需要直接针对特定的问题给出训练数据,就可以实现自己的人工智能应用了。 scikit-learn 的项目主页: 在使用 scikit-learn 之前,最好对人工智能的基本概念有个大概的了解, 可以参考咱们之前的一个入门文章: 。
Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库(https://scikit-learn.org/),而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩、特征选择等。究其根本,我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式: ...
Theano在深度学习框架中是祖师级的存在。Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像。当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对...