现在大模型中很热的Transformer 可以被认为是一种算法，因为Transformer 描述了如何执行自注意力计算、如何结合输入数据、如何通过神经网络层传递数据等等，这个意义上的 "算法" 是描述模型在前向传播和反向传播期间所采取的计算步骤。二、模型 1、模型定义 在更广泛、跨学科的背景下，模型可以被定义为：对现实世界某一...
Step-1.1数据预处理:收集数据、清洗数据、标注数据。 Step-1.2 构建数据的向量空间模型(将文本、图片、音频、视频等格式的数据转换为向量)。 Step-1.3 将构建好向量空间模型的数据分为训练集、验证集和测试集。 Step-2:训练——将训练集输入给训练程序,进行运算。训练程序的核心是算法,所有输入的向量化数据都会按该...
2、数据模型定义 数据模型和一般意义上的模型都是对现实世界事物的简化和抽象表示,但数据模型体现的是现实世界或业务逻辑在数据层面的投影,是将数据元素以标准化的模式组织起来,用来模拟现实世界的信息框架和蓝图。比如通过抽象,数据模型可以为世界的系统交互提供一个更易于理解和操作的视图,可以专注于对特定任务或目标至...
2、数据模型定义 数据模型和一般意义上的模型都是对现实世界事物的简化和抽象表示,但数据模型体现的是现实世界或业务逻辑在数据层面的投影,是将数据元素以标准化的模式组织起来,用来模拟现实世界的信息框架和蓝图。比如通过抽象,数据模型可以为世界的系统交互提供一个更易于理解和操作的视图,可以专注于对特定任务或目标至...
模型:现实世界的数学表示或模拟,它是指一种结果。 算法:执行特定任务的明确步骤序列。 模型结构:模型的特定框架或架构。 数据模型:描述数据对象、其关系及与其相关的操作的抽象结构。 训练:使用数据调整模型参数以改进模型性能的过程。 但即使你看懂了这五个概念的简明定义,也不代表你真正的理解了内涵,这里我先问你...
机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说,这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示: enter image description here 总结成一句话:算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们先分别来看三个要素。 数据 关于数据,其实我们之前已经给出了例子。
机器学习三要素为:数据(Data)、模型(Model)、算法(Algorithm)。 简而言之,三要素间的关系,可以用一句话来说明: 算法通过在数据上进行运算产生模型 。 那么,我们来具体了解机器学习三要素。 数据(Data) 向量空间模型(VSM) 原始数据(Raw Data)是无法直接用来喂给算法进行计算的,所以,需要构建一个向量空间模型(Vecto...
算法 有监督和无监督学习的算法差别甚大。因为我们在日常中主要应用的还是有监督学习模型,所以就先以此为重点,进行讲解。 有监督学习的目标就是:让训练数据的所有 x 经过 f(x) 计算后,获得的 y’ 与它们原本对应的 y 的差别尽量小。 我们需要用一个函数来描述 y’ 与 y 之间的差别,这个函数叫做损失函数(Lo...
此外，从“场景牵引，技术驱动，生态协同”三个维度进行建设。应用AI实现安全行业工作范式重塑，通过大模型解决实战态势指挥调度、红蓝对抗辅助决策以及安全运营效能提升三大问题 “大模型核心竞争力，依旧是数据、算法、模型。此外，是人工智能的自适应可信，很多欺骗大模型做一些越狱，我们如何构建可信的人工智能，抵御对...
机器学习三要素包括数据、模型、算法。简单来说,这三要素之间的关系,可以用下面这幅图来表示: 总结成一句话:算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们先分别来看三个要素。 数据 关于数据,其实我们之前已经给出了例子。 源数据 上一篇中,图1老鼠和其他动物和图2小马宝莉六女主就是现实中的两份样本集合。如果...