雅虎香港 搜尋

搜尋結果

  1. 2024年2月26日 · 內容目錄. 什麼是 RAG? 跟模型微調有什麼差別? 快速掌握 LLM 應用全局觀. 何時要使用 RAG? 何時要使用模型微調? RAG 發展趨勢:科技巨頭爭相投入,相關產品遍地開花. 在使用 ChatGPT、Gemini 等奠基於大型語言模型(Large Language Models,以下簡稱 LLMs)的人工智慧服務時,很常會遇到一個問題就是:請它們提供與特定專業領域相關的資訊,往往只能獲得極為空泛、甚至是充滿幻覺(hallucination)的回覆。

  2. 想要人生開外掛嗎?跟著 3 小時 9 個簡單的動作,零門檻人人都能變 AI 高手玩,創造以往不可能的成就!

  3. 2023年7月25日 · 在學習循環裡,最重要的環節是 reflection。. Reflection 這個字習慣翻譯成「反思」或「反省」,本文作者AC的教學設計師 Ellen 比較喜歡用「回顧與發現」來指稱這個環節,「回顧」是動作的本身, 而「發現」才是目標。. 在整個學習流程中,無論是 input ...

  4. 其他人也問了

    • 機器學習 Machine Learning
    • 深度學習 Deep Learning
    • 機器學習的應用
    • 機器學習熱門工具

    機器學習 Machine Learning (簡稱ML)是AI人工智慧的一門科學,主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗,以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能,做出更好的分類、判斷和分析。 隨著硬體計算能力越來越強,數據搜集越來越多,機器學習持續技術的進步以及在商業上的廣泛應用,我們的生活會持續被運用數據學習的電腦給深刻影響著。 機器學習會運用不同類型的學習方式,根據資料的性質和希望獲得的結果,主要分為四類方法:監督式學習、非監督式學習、強化學習和半監督式學習。

    ‍ 深度學習 Deep Learning 是機器學習的分支,大多數的深度學習模型是基於多層神經網絡 Neural Network 模擬人腦的工作方式,演算法在數據中自行在每層挑選哪些特定的特徵是相關再進行分析,隨著數據量越大,深度學習能夠每次對其結果進行改進。 ‍ ‍ 在從事機器學習時,一開始會從收集數據並清理整合的準備開始,接著將數據轉換成可以餵給模型的格式,並萃取出有意義的特徵,接著選擇適合你預期目標的模型後開始訓練。並用一些指標來評估模型並作參數的調整,接著Input更多的數據來測試模型,然後作出Output預測。 深度學習是機器學習的子集,機器學習是透過工程師在訓練數據的input與output給予一定程度的指導,讓機器從累積的訓練數據中學習後得出最佳解。深度學習則是以人腦的神經網絡...

    圖像識別:Image Recongnition是最常見的 ML 應用,你在Facebook、Google上的照片能透過算法自動識別你的好友作為標記。或是用在醫療上判斷病人X光片是否有病變跡象。
    語音識別:Voice Recongnition可以識別語音將其轉換成文字,像是 Google Home、Siri這種語音助理服務,就是最常見的案例。
    預測分析:透過機器學習能將獲取到的數據分類,例如預測借款者的違約風險,判斷有哪些特質的人會是高風險者,有越多數據就能越準確。
    推薦系統:或是從收集到的數據判斷這名電商App的用戶現在想要買什麼東西,可以接受的價格是多少,推薦給這個客戶更符合他需求的產品。或是社群軟體更了解你的喜好與行為模式,推送給妳相關的廣告。或是交友軟體配對時,推給更適合你的菜。
  5. 2023年10月4日 · 內容目錄. 迷思一:非同步溝通必定可以節省大家的時間. 迷思二:「文件化」很棒,多寫文件就對了. 迷思三:非同步溝通比同步溝通還多就是好棒棒. 迷思四:非同步溝通是最完整、詳盡的. 迷思五:我們用 X 工具,就可以讓大家採用非同步溝通. 檢查清單. 我們在 《RISE-UP 科技人才升級週報》第 6 期 推薦過一篇文章 〈Managing the chaos of context switching〉,探討軟體開發者常常遭遇的情境轉換問題,或者白話一點說:工作被打斷。 文中指出一旦分心之後要回到原本的專注程度,所需的時間可能長達 23 分鐘。

  6. tw.alphacamp.coALPHA Camp

    數據分析師實力培養攻略:解決模糊問題的五個步驟. 身為數據分析師的核心能力之一是要能處理「模糊不清的問題」(deal with ambiguity),本文將分享... Learn more. 用 AI 提高工程師的生產力,初階、資深與獨立開發者的三種不同做法. 對於「工程師如何運用 AI 提高生產力」這樣的議題,本文將按照工程師的職涯階段與類型,分別討論初階工程師、資深... Learn more. 看影片學習 AI 知識與最新趨勢,為你精選四個 YouTube 頻道. 我們曾經推薦過 AI 主題的電子報,也介紹過 20 個關於生成式 AI 的關鍵字,對於習慣以收看影片來吸收資訊...

  7. 一、觀察你的父母. 雖然我們可能不想承認,但大多數的人都比自己想像的更像父母。 如果你肯花點時間觀察你的父母的特質和行為,去看看是什麼牽動他們的喜怒哀樂? 他們如何待人接物? 他們做決定時如何思考? 你很可能會驚訝你跟他們有多相似,從這些相似之處反推自己的特質,不失為認識自己的一個好方法。 二、詢問朋友的意見. 俗話說旁觀者清當局者迷,大多數的時候,你的朋友都比你還要了解你自己。 當我在跟朋友聊天時,他們常會分享對我個人非常深刻的觀察,神奇的是,通常這些觀察都不是來自我最親近的朋友,而是那些跟我有良好關係,但是久久才見一次面,卻能讓我非常信賴的朋友。