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  1. 2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼? 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion? Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術,特別是變分自編碼器(VAE)和變換器(Transformers),來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述(例如文字提示),指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具,它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。

  2. 2024年2月26日 · 在上述的訓練過程,若希望 LLMs 理解特定領域的知識,就得從模型微調的階段下手,將特定領域的專業知識輸入基本模型進行訓練。 但模型的微調不僅得仰賴硬體的運算,且無法很快地將公司或組織的新資料納入模型之中,這都會對客製化 LLMs 的落地應用形成限制。

  3. 當我們討論遠端工作,其實討論的還是「溝通」的基本原則:亦即溝通的「品質(quality)」和溝通的「頻度(frequency)」 上週五(23日),行政院宣布為期兩個月餘的三級警戒即將於 27 日降為二級,除了特定場所需有相關指引作為配套措施,可預期的是,這兩個月來在家工作(WFH)的工作者將陸續 ...

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  5. 2023年2月7日 · 競品分析是商業戰略不可或缺的一環,幫助企業揭示對手的策略與市場定位,從而在市場競爭中站穩腳跟。這項分析不僅僅是搜集數據,更重要的是將數據轉化為洞察力,進而制定策略。以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性

    • Data Mining 的技術與方法
    • Data Mining 常用工具
    • Data Mining 實例
    • 小結

    Data Mining包含多種技術和方法,以下是一些常用的資料探勘技術: 1. 分類(Classification):這是一種監督式學習方法,用於預測資料實例的類別標籤。常用的分類算法包括決策樹(Decision Trees)、支持向量機(Support Vector Machines)、神經網路(Neural Networks)和邏輯迴歸(Logistic Regression)等。 2. 迴歸(Regression):迴歸分析是一種監督式學習方法,用於預測連續型數值。常用的迴歸算法包括線性迴歸(Linear Regression)、多項式迴歸(Polynomial Regression)、決策樹迴歸(Decision Tree Regression)和支持向量迴歸(Support Vec...

    不同的產業都會需要用到Data Mining,以下是一些資料探勘的實例,展示了資料探勘在不同領域的應用: 1. 銀行和金融:信用評分模型,可以通過資料探勘技術預測客戶的信用風險,從而幫助銀行決定是否批准貸款申請。 2. 電子商務:購物網站可以利用資料探勘,分析用戶行為和購買記錄,以提供個性化的產品推薦和優惠券。 3. 醫療保健:醫療資料探勘可以幫助找出疾病的致病因素、病人分群和有效的治療方法,從而改善醫療服務的品質和效率。 4. 社交媒體:分析社交媒體上的用戶行為和情感,可以幫助企業了解市場趨勢、產品口碑和客戶滿意度,以便制定有效的行銷策略。 5. 運輸和物流:資料探勘可以幫助運輸公司優化運輸路線和時間表,提高載客和載貨效率。 從資料分析入門課開始建立數據思維,4 週養成數據洞察力與實戰問題...

    資料探勘是一個不斷發展的領域,隨著大數據和機器學習技術的進步,其應用範疇和影響力將持續擴大。資料探勘在幫助企業和研究者發現資料中的隱藏資訊方面發揮著重要作用,並對各行各業的決策制定、優化和創新產生了深遠的影響。掌握資料探勘的技術和方法對於應對當今數據驅動的時代具有重要意義。 有了技術與工具,要解決問題你需要「商業應用」和「影響力」兩個軟實力

  6. 2023年11月8日 · 假設我們的目標是開發一個AI問答系統,能夠根據用戶的提問從一個知識庫檢索並生成答案。以下是使用LangChain實現這一目標的步驟: 1. 定義需求和目標 首先,我們需要明確系統的需求:用戶將提出問題,系統需要從特定的知識庫找到相關資訊並生成 2.

  7. 2023年7月25日 · 數據分析轉後端工程師 Ching 的「鬆弛有度」學習法. 了解更多 ALPHA Camp 高留存率的學習體驗. ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法,透過四個層次的提問,能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。. 本文以大家熟悉的 ORID 焦點討論法為起始點,接下來 ...

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