1. 擅长:1) 擅长处理常见领域的问题chatgpt的训练数据来自于互联网,所以对互联网上常见问题,它擅长总结信息,提炼结论。2)编程 2. 不擅长:1) 回答最新问题模型通常使用1年前的数据来训练,所以模型像是生活在去年,对最
chatgpt是foundation model,是实现通用人工智能的方法,在QA问题,摘要,信息检索,编程等方面表现很好。与其自怨自艾,不如学习如何给chatgpt输入好的prompt(提示),让chatgpt做输出的结果质量更好。
AIOps涉及大数据处理、模型设计与训练,然后才能使用模型来做预测,可以自己学习其中涉及的相关技术,也可以引入第三方厂商,选择一些场景来实施。
可以被原有工具系统调用,ansible作为后台的批量执行引擎
风控系统提供预测API提供预测结果给业务系统,业务系统提供数据给风控系统, 业务系统提供的数据越多,风控系统的准确率越高;同时, 风控系统的准确率越高,业务系统的误判和楼判越低。二者相互促进,共同提高
高维存在很多问题,就如同人是三维生物,很难想象四维空间是什么样的。 高维度数据也存在很多问题,例如数据的稀疏性,任何2个数据之间的距离都很远,要知道很多模型是基于距离设计的,这些模型的效果会大大减弱。 但这是一个
机器学习是实践性科学,有系列的判断标准,准确率,精确率,召回率,F1分数等
看你的应用是什么,几个动作识别的数据集都被算法刷爆了,我感觉已经可以用在业务中了
在云上建立模型训练集群
运维过程会产生很多数据和日志,建立智能运维模型,让模型对将来做预测
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