我們?cè)谧鯝I產(chǎn)品，尤其是有監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，最重要的事情是訓(xùn)練數(shù)據(jù)從哪里來，數(shù)據(jù)又要怎么用，才能提升產(chǎn)出效率。今天我們來講下有關(guān)數(shù)據(jù)集的那些事。

在醫(yī)療類產(chǎn)品中，衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)集的字段都有哪些？如何理解？本文整理了不少資料并進(jìn)行了簡(jiǎn)單解釋，希望可以幫到大家。

如何做好模型的性能評(píng)估？我們不妨從兩個(gè)關(guān)鍵階段來切入探討。這篇文章里，作者就做了對(duì)應(yīng)的解讀，并闡述了在訓(xùn)練過程中可能遇到的數(shù)據(jù)泄露問題和相關(guān)解決方案，一起來看一下吧。

在AI的世界中，有關(guān)數(shù)據(jù)集的“故事”有很多，這篇文章里，作者就繼續(xù)講述有關(guān)AI數(shù)據(jù)集的那些原理，梳理了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的區(qū)別和聯(lián)系，以及目前國內(nèi)數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和應(yīng)對(duì)之策。想弄懂AI數(shù)據(jù)集的同學(xué)，不妨來看看這篇文章。

充分利用好訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，有助于我們構(gòu)建出性能優(yōu)秀的模型，這篇文章里，作者就對(duì)三者做了介紹，并結(jié)合貓貓識(shí)別模型的模擬案例來展示訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集各自的能力，一起來看看作者的解讀與分析。

上一篇文章，我們講了AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，里面提到要用很多AI數(shù)據(jù)集才能完成訓(xùn)練。這篇文章，我們就來講下AI數(shù)據(jù)集的數(shù)個(gè)面孔，希望能一次給大家說明白。

大語言模型的出現(xiàn)讓我們可以創(chuàng)造出更智能的應(yīng)用，而這個(gè)過程中，LLMOps 這類應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)便可以為開發(fā)者提供相應(yīng)的工具和服務(wù)。這篇文章里，作者就對(duì)LLMOps大模型應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品進(jìn)行了分析，一起來看。