ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型，并将自定义ML集成到他们的应用程序中，而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。...在采用通用机器学习语言（如R和Python）开发的模型，并将它们集成到用C＃等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。...ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距，从而使得机器学习的平民化，即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型。...最后，还会有一些工具和语言增强功能，包括Azure和GUI / Visual Studio功能中的扩展功能。 ? 如何在应用程序中使用ML.NET？...如果交易日是上涨日或下跌日 手写数字识别 语音识别 图像识别 有关更多信息，请参阅Wikipedia上的二元分类 文章。 多类分类 多元分类属于 监督学习，用于预测的数据的实例的类（类别）的任务。
预训练模型可以应用于不同的领域，对 ML 研究至关重要。在计算机视觉中，有监督预训练模型如 Vision Transformer 继续被扩展，而自监督预训练模型性能也在不断提高。...在语音方面，基于 wav2vec 2.0 模型（如 W2v-BERT），以及更强大的多语言模型（如 XLS-R）已经被构建出来。与此同时，新的统一预训练模型可用于不同的模态（例如视频和语言等）。...同样，我们可能会看到在单个模型中执行图像和语音任务的模型。最后，我们将看到更多的、针对多模态进行训练的模型。 大规模多任务学习 上一节中的大多数预训练模型都是自监督的，它们从大量未标记的数据中学习。...高效的方法还可以通过学习适当的前缀（prefix）或适当的转换来适应新的模式。 为什么高效的方法很重要？如果模型在标准硬件上运行不可行或过于昂贵，那么它们就没有意义。...元学习方法还可以与高效的自适应方法（如 FiLM 层）相结合，使通用模型更高效地适应新的数据集。 元学习是一种重要的范式，但在设计时未考虑到元学习系统的标准基准上未能实现 SOTA 结果。
在半监督学习 (semi-supervised learning ) 设置中，我们的目标是用一个小的标记训练集和一个更大的未标记数据集。...在典型的迁移学习 (transfer learning )设置 中，目标是将一个或多个已经在不同数据集上训练过的模型应用于我们的数据集和任务；相关的综述见 (Pan 和 Yang 2010)。...例如，我们可能已经有身体其他部位肿瘤的大型训练集，并在此基础上训练了分类器，然后希望将其应用到我们的乳房 X 光检查任务中。...在当今的深度学习社区中，一种常见的迁移学习方法是在一个大数据集上对模型进行 “预训练”，然后在感兴趣的任务上对其进行 “微调”。...下一步：大规模多任务弱监管 我们实验室正在进行各种努力，将 Snorkel 设想的弱监督交互模型扩展到其他模式，如格式丰富的数据和图像、使用自然语言的监督任务和自动生成标签函数！
用于图像识别和视频分类的Transformer在许多基准测试中取得了SOTA。与单独的视频数据相比，在图像数据和视频数据上共同训练模型可以提高视频任务的性能。...自监督学习允许大型语音识别模型以匹配之前的语音搜索自动语音识别 (ASR) 基准准确度，同时仅使用 3% 的带注释训练数据。...拥有大量芯片并通过高速网络连接在一起的 Pod 可以提高大型模型的效率。 移动设备上的机器学习能力也在大幅提升。...5-15% 的全面性能提升（有时甚至高达2.4 倍改进）用于同一底层硬件上的一套机器学习程序。...而谷歌在最近的一些工作中，既强调了训练数据有时可以从大型模型中提取，又指出了如何在大型模型中保障隐私。
二、AI 基础概念 （一）AI、ML 和 LLM 概述 AI 旨在让机器执行需人类智能的任务，ML 通过算法训练实现类人回应，深度学习（DL）是无人工干预的 ML，使用人工神经网络（ANN）处理复杂数据集...大语言模型（LLM）是处理语言的特殊 DL 模型，如 GPT-4，还可用于图像和编码等领域。...（二）模型、训练和推理 模型：ML 模型用于识别模式和预测关系，包括监督学习模型（基于已标注示例学习）、无监督学习模型（寻找未标注数据中的隐藏模式）和强化学习模型（通过环境交互学习）。...如早期基于标准 CPU 训练小模型，到如今使用超级计算资源训练大规模模型。 （二）推动模型发展的因素 硬件进步：GPUs、TPUs 等提升计算性能，大内存支持大型模型。...数据可用性：大量公开数据集和网络数据用于训练。 社区与开源贡献：开发框架和共享研究成果加速模型发展。
——风格生成对抗网络 如何在 Keras 开发最小二乘生成对抗网络 如何识别和诊断 GAN 故障模式 开始使用 GANs 的最佳资源 如何在 Keras 中从头实现半监督 GAN（SGAN） 生成对抗网络模型之旅...Caret 包估计 R 中的模型准确率 如何在 R 中入门机器学习算法 如何在 R 中加载机器学习数据 如何将 R 用于机器学习 R 中的线性分类 R 中的线性回归 R 中的机器学习数据集（你现在可以使用的...10 个数据集） 如何在 R 中构建机器学习算法的集成 R 中的机器学习评估指标 R 中的第一个机器学习逐步项目 R 中的机器学习项目模板 R 中的决策树非线性分类 R 中的非线性分类 R 中的决策树非线性回归...设计并运行你在 Weka 的第一个实验 如何下载安装 Weka 机器学习工作台 如何在 Weka 中评估机器学习模型的基线表现 如何在 Weka 中估计机器学习算法的表现 用于提高准确率和减少训练时间的特征选择...如何获得更多 Weka 机器学习工作台的帮助 如何使用 Weka 处理机器学习数据中的缺失值 如何在 Weka 中运行你的第一个分类器 如何在 Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升
为了评估 NCS 和 UNIF，Facebook 使用了新创建的数据集（包含 Stack Overflow 上的公开查询和对应的代码段答案）。...结果表明，这两个模型可以正确回答该数据集中的问题，如： 如何关闭／隐藏安卓软键盘？ 如何在安卓中将位图转换为可画的？ 如何删除一整个文件夹及其内容？ 如何处理 back button？...构建词嵌入 Facebook 使用 fastText 为词汇语料库中的所有单词构建词嵌入。fastText 使用一个两层神经网络计算向量表示，该网络可以在大型语料库上以无监督方式训练。...在 287 个问题中，NCS 能在 top 10 个结果内正确回答 175 个问题，大约是整体数据集的 60%。研究人员同时对比了 NCS 和其他传统信息检索算法的表现，如 BM25。...UNIF 和 NCS 的效果对比 研究人员对比了 NCS 和 UNIF 在 Stack Overflow 评测数据集上的表现。
总共选择了 15 个数据集，其中 7 个将用于回归，8 个用于分类。 为了使本文易于阅读和理解，仅显示了一个数据集的预处理和分析。实验从加载数据集开始。...通过计算rmse和r2_score来评估所有模型的性能。并返回包含所有详细信息和计算值的数据集，还将记录每个模型在各自的数据集上训练和测试所花费的时间。...将类似的过程应用于其他六个数据集进行测试，得到以下结果: 我们在各种数据集上使用了SVD和PCA，并对比了在原始高维特征空间上训练的回归模型与在约简特征空间上训练的模型的有效性 原始数据集始终优于由降维方法创建的低维数据...这说明在降维过程中可能丢失了一些信息。 当用于更大的数据集时，降维方法有助于显著减少数据集中的特征数量，从而提高机器学习模型的有效性。对于较小的数据集，改影响并不显著。...降维技术在应用于更大的数据集时，可以极大地减少了数据集中的特征数量，这提高了机器学习模型的效率。在较小的数据集上，影响不是特别明显。
机器学习方法通常在使用大型数据集时效果最好；对来自罕见病数据集的高维生物医学数据（例如包含数千个特征的基因表达数据）进行分析是具有挑战性的，因为这些数据集通常只包含相对较少的样本。...其他无监督学习方法，如k均值聚类或层次聚类，可用于表征基因组和图像数据中的结构。降维方法是一种称为表示学习的机器学习方法的子集。...研究人员在构建和准备数据集时应努力满足这些条件，以获得更可靠和有效的ML模型。罕见疾病数据集违反了许多这些假设。特定类别的样本数量较少，无法完全捕捉这些类别中的样本变异性。...通过应用合适的技术和方法，可以提高罕见疾病数据集上ML模型的性能和解释能力，从而更好地理解和应用这些数据。...将这三种方法结合起来在银标准数据集上实施时，整体预测结果比仅使用集成预测的模型更好。
在本章中，我们将试图回顾AI/ML方法在早期药物发现中的各种应用，并总结这些方法如何在药物发现过程中提供支持。...在ML中，通常有两种主要的技术类型，即监督学习和无监督学习。监督学习方法通过从训练样本或有已知标签的数据集中学习。一般来说，整个数据被分成训练和测试数据，在某些情况下还有一个验证集。...模型是在训练数据上建立的，并在保留的数据集上测试和验证。这些模型然后被用来确定感兴趣的样本的标签。监督方法的一些常见例子是随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯等。...各种学术组织和工业界已经投入了大量的资源来提供这些模型，因为经常会有由于不理想的ADME特性或毒性问题而导致的后期失败。其中一些特性可以用高通量的方式测量，从而产生适合机器学习的大型数据集。...为了能够收集到更大的数据集（其中可能包含更多不同的正面和负面的例子），我们可以设想建立一个联盟，在这个联盟中，各个制药行业的代表可以加密他们各自的ELN数据集，并在竞争前的水平上公开分享。
这些应用旨在确定最可能在实验中观察到的结构，或鉴定可合成为候选药物的分子。以有监督学习为例，这些 ML 方法采用各种量子化学计算来标记具有相应能量()的分子表示()，以生成训练（和测试）数据集。...随着使用机器学习的 FES 表示法的增加，确定小型 NN 的精度极限以及如何将这些模型用作大型网络或其他ML架构的起点将变得很重要。...E 数据集生成 机器学习的其他应用还包括提供比较各种方法需要标准化的数据集。...在为每种应用选择合适的 ML 方法时，平衡数据生成的计算成本，简化模型训练和模型评估时间仍然是重要的考虑因素。 F 展望和挑战 展望未来，ML 模型将受益于包含针对物理中其他问题开发的方法和实践。...一些更具前景（挑战性）的领域包括应用探索高维景观以进行参数/超参数优化的方法，以及确定如何在 ML 体系结构和/或放入数据格式中包括边界行为或缩放定律。
自监督学习让大型语音识别模型得以达到之前的语音搜索自动语音识别 (ASR) 基准的准确度，同时仅使用 3% 的带注释训练数据。...15-20%的模型。...Jeff Dean 等人基于 ML 的表型分析方法提高了将大型成像和文本数据集转换为可用于遗传关联研究的表型的可扩展性，他们的 DeepNull 方法更好地利用大型表型数据进行遗传发现，并且已经开源。...从而更好地理解模型的行为（真实中与理想中的世界），研究人员可以开发泛化性更强的模型，对固定训练数据集减少“偏见”。 虽然机器学习算法和模型开发一直备受关注，但数据收集和数据集管理类的工作相对较少。...沿着这些思路，谷歌最新研究解决了大型模型中的隐私问题，既强调了从大型模型中提取训练数据，也指出了在大型模型中实现隐私的方法，例如差分私有BERT。
图像数据集的标签错误示例 所有10个ML数据集上的所有标签错误演示如下： 在这个网站里，可以通过选择数据集和特定类别来查看被错误标记的数据。...此外，即使在MNIST数据集——已被成千上万的同行评审用于ML研究的基准测试，在其测试集中也包含了15个（人类验证的）标签错误。 （2）哪个ML数据集错误最多？...（3）高容量模型更容易过拟合错误标记数据 高容量/复杂模型（例如ResNet-50）在含错误标记的测试数据（即传统测量的数据）上表现良好，低容量模型（如ResNet-18）在手动更正标记的数据上有更好的表现...在含有更正标签的CIFAR-10上：如果错误标记的示例的占比为5%，那么VGG-11的性能表现优于VGG-19。 传统意义上，ML从业者需要根据测试的准确性来选择部署模型。...通过这项研究，研究者指出，在正确标记的测试集上判断模型可能更有用。
分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。...构造分类模型的过程一般分为训练和测试两个阶段。 在构造模型之前，将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。 先使用训练数据集来构造分类模型，然后使用测试数据集来评估模型的分类准确率。...聚类属于典型的无监督学习（Unsupervised Learning） 方法。 与监督学习（如分类器）相比，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。...在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。...使用数据找到解决具体问题的最佳模型和参数，这个过程也叫做调试(Tuning) 调试可以在独立的估计器中完成(如逻辑回归)，也可以在工作流(包含多样算法、特征工程等)中完成 用户应该一次性调优整个工作流，
本文目录： ●大型语言模型（LLM）训练方式回顾 ●DeepSeek-R1 训练配方 ●1 - 长推理链监督式微调（SFT）数据 ●2 - 一个中期高质量推理 LLM（但在非推理任务上表现较差）。...但使创建这个模型成为可能的是之前创建一个名为 DeepSeek-R1-Zero 的早期模型的实验。 R1-Zero 的特殊之处在于它能够在没有标注的 SFT 训练集的情况下在推理任务上表现出色。...这些奖励信号和模型更新是模型在 RL 训练过程中不断改进任务的方式，如论文中的图 2 所示。 随着这种能力的提升，生成响应的长度也会增加，模型会生成更多的“思考标记”来处理问题。...SFT 推理数据 为了使中期推理模型更有用，它在少量推理问题示例（其中一些是从 R1-Zero 生成和筛选的）上进行了监督式微调（SFT）训练。...但是，如果我们有这些数据，为什么还要依赖 RL 过程呢？这是因为数据的规模。这个数据集可能有 5000 个示例（这是可以获取的），但要训练 R1，需要 60 万个示例。
每个数据引擎集成一个Python模型训练集和一个Java模型服务集。 数据科学家创任务去训练各种ML模型，然后将它们保存并进行评估。 以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。...("myModelPath") 这种用法适用于小型的局部模型，例如K-Means模型（用于聚类），也适用于大型分布式模型，如ALS模型（推荐使用的场景）。...这个工作流程稍后可以加载到另一个在Spark集群上运行的数据集。...我们能够使用Parquet 存储小模型（如朴素贝叶斯分类）和大型分布式模型（如推荐的ALS）。...了解DataFrame-based API for MLlib & ML Pipelines： 介绍ML Pipelines的笔记：分析自行车共享数据集的教程 ML Pipelines上的原始博客文章
利用先验知识，FSL可以快速地泛化到只包含少量有监督信息的样本的新任务中。...作者为训练大型语言模型（如Transformer）中的过拟合，最佳批大小，微调，架构等方面提供了更多建议。 ?...当前的泛化改进技术（例如Dropout，Regularization和Early Stoping）在大多数用例中非常有效，但是，当使用大型模型或较小的数据集时，它们往往会略显不足。...为此，Charles Averill开发了KeraStroke[22]，这是一种新颖的泛化改进技术套件，适用于大型模型或小型数据集。...前两个是经过预训练的语言模型，最后一个是法语QA数据集。
总之，这种使用模拟PK数据作为训练集的新方法可以用于在浓度数据稀疏时促进ML模型的开发，并可以支持MIPD在特殊人群（如儿科）中的应用。...该模型使用药物动力学相关的协变量（如年龄、BMI和估计的肾小球滤过率）适度预测了万古霉素的初始剂量设置，并在达到10~15 mg/L、10~20 mg/L和≥20 mg/L的治疗范围方面优于其他MIPD...利用已发表的数据集预测西妥昔单抗的清除率和分布量，再一次验证了ML在该应用中的计算效率。因此，该方法可用于在建立最终PPK模型时优化协变量模型。 另一个应用ML支持MIPD的是模型选择。...这表明了ML在模型选择过程中潜在的应用，尽管需要使用大型真实数据集的进一步研究验证。 定量系统药理学中的ML方法 定量系统药理学（QSP）是另一个可以受益于ML方法的研究领域。...此外，在标记数据集的质量和数量上往往存在缺陷，这可能限制了临床应用。需要跨临床研究机构开发数据库或与大型网络团体合作，以支持ML应用和MIPD系统。 其次，ML算法有可能在其预测中包含固有的偏差。
本综述主要讨论了监督学习和非监督学习等几种最强大和主流的体系结构，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和深度自动编码器网络（DAENs），总结了小分子药物设计中的大部分代表性应用；并简要介绍了如何在这些应用程序中使用...现代计算机辅助小分子药物发现和开发中，ML方法，特别是传统学习方法被广泛用于构建预测模型，如定量结构-活性关系（QSAR）模型和定量结构-性质关系（QSPR）模型 等等。...在药物开发领域，使用Merck活性数据集的Merck Kaggle挑战以及使用其基准数据集的Tox21挑战极大地加速了ML方法在QSAR / QSPR研究中的应用。...与传统ML方法相比，DL方法具有处理大数据的能力。因此，对于DL建模的大型标准化数据集的需求是非常迫切的。分子ML研究引入了他们的大型基准包MoleculeNet。...实际上，对于具有最终分类或回归目的的监督学习，DL和浅显学习都有自己的位置。
在这篇文章中，描述了一种通过在网站内部的用户搜索数据上使用自监督学习技术来训练高质量的可推广嵌入的方法。...对于多样化和大型高质量的标记数据集，这种方法可以非常有效地学习高质量的嵌入，并可以在分类任务中重用。 这种训练方法并不总是保证底层嵌入具有良好的度量特性。...方案3：微调一个预先训练好的语言模型，比如BERT 随着最近在大型语料库上训练大型NLP模型方面取得的进展，通过迁移学习对这些模型进行微调学习针对特定任务的嵌入已经成为一种流行的方法(下图5中的示例架构...通过自监督学习训练嵌入 在调研了上述方法之后，我们使用自我监督的方法基于类目名称和搜索查询来训练嵌入。通过使用子词信息，如字符级信息，这些嵌入也可以推广到训练数据中没有出现的文本。...虽然其他ML方法可能更适合于特殊任务，但自监督嵌入仍然可以为需要高质量文本数据表示的任务添加强大的基线。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
