最终他们决定自己收集一个数据集，并模仿具身学习自主组装了一个收集数据的仪器。 “它有一个假人头，有像人耳朵形状的左耳和右耳，左右耳的间距大概也跟人类的间距差不多。...“要解决数据集问题，要么我们就从现实生活自己收集，它的优点是很真实，但是这样收集成本很高。或者我们可以在一个虚拟模拟器上直接得到这样的数据集，但是可能会没有现实生活中那么真实。”...我们录了一些视频下来，这样的数据大概能达到100多个小时，比之前的数据大了20多倍，这样就能够更好地帮助我们做算法的测试或者训练。”...这个数据集可以帮助进行多模态学习的研究，并且应用在具身学习的研究中。”...我们在用“基础模型”解决问题的同时，是否应该提出这种模型存在的问题，并想办法突破“基础模型”的限制？
更好的是，所有人都承认这个行业的人才短缺。 然而成为一名数据科学家并不容易。需要拥有解决问题的能力、结构化思维、编码和各种技术技能才能真正获得成功。...本文将讨论数据科学爱好者常犯的一些错误（包括我自己都曾经犯过），我也会提供一些资源帮助你避开数据科学之旅上的陷阱。...当我开始学习数据科学的时候犯了同样的错误，我学习书本知识和在线课程，但却没有应用它们去解决问题。 所以当我有机会应用我所学的知识去解决挑战或问题时，几乎一大半我都不记得了！...您将不得不采用更简单的方法从头开始重新设计和重新训练模型。 如何避免？ 避免自己犯这个错误的最佳方法是与业内人士交流。没有比经验更好的老师。...数据科学是一个重视讨论，思想和头脑风暴的领域。你不能坐在孤岛中工作 – 你需要合作并理解其他数据科学家的观点。同样，人们不参加比赛是因为他们觉得自己不会获胜。这是一种错误的心态！
这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。...在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。错误的原因通常情况下，这个错误是由于数据对象的形状与期望的形状不匹配所导致的。...检查索引的使用此外，我们还需要检查索引的使用是否正确。错误信息中指出了索引所暗示的形状，我们应该确保我们在使用索引时保持一致。检查索引是否正确是解决这个错误的另一个重要步骤。3....检查数据类型最后，我们还应该检查数据的类型。有时候，数据类型可能导致形状的不匹配。确保数据的类型与期望的类型一致可以帮助解决这个错误。...可以根据自己的实际需求和数据集的情况，进行相应的修改和调整。希望这个示例对你有所帮助！reshape函数是NumPy库中的一个函数，用于改变数组的形状。
开始搭建深度学习模型 在搭建模型之前，Josh总结了实现（Implement）的5种最常见的bug： 错误的张量形状；预处理输入错误；损失函数错误输入；忘记设置正确的训练模型；错误的数据类型。...为了防止这些错误发生，Josh给出的建议是：尽可能减少代码的行数，使用现成的组件，然后再构建复杂的数据pipeline。 运行模型后，你可能会遇到形状不匹配、数据类型错误、内存不足等等问题。...对于第一个问题，可以在调试器中逐步完成模型创建和推理。数据类型错误是由于没有把其他类型数据转化成float32，内存不足是因为张量或者数据集太大。 评估 下面我们开始用错误率评估模型的性能。...△ 把训练集错误率降低到目标值以内 在出现过拟合后，我们可以增加训练集的样本量解决这个问题，把图片数量扩大到25万张。 ?...分析测试验证集错误率，收集或者合成更多训练数据弥补二者的偏差。比如下面的自动驾驶目标识别模型，训练完成后，让它判断图片里有没有人，常常发生错误。 ?
假设我们有一个包含图像的数据集，我们想要选择每个图像的第一个通道。但是，由于数据集中有可能存在空图像，我们需要在操作之前检查图像是否为空，以避免出现错误。...通过这种方法，我们可以在处理图像数据集时避免 RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions 错误，并正确地选择第一个通道...请注意，在实际应用中，根据你处理的数据的具体情况，你可能需要调整代码来适应你的需求。这里的示例代码仅提供了一个通用的框架，以帮助你理解如何解决该错误。...当我们需要降维时，可以使用 .squeeze() 方法去除张量中不必要的维度。 操作张量的尺寸可以帮助我们理解和处理多维数组，并且在深度学习模型中进行数据处理和预处理时非常常见和重要。...通过合理地操作张量的尺寸，我们可以适应不同的模型和任务需求，实现更有效的数据处理和模型训练。
在本文中，我会讨论数据科学家新手常犯的错误（我自己也犯了其中一些），并提供了相关资源，旨在帮助你避免数据科学之旅中的这些陷阱。...使用真实世界的数据集，无论你做了什么分析，确保你把它们写下来。创建自己的博客，在LinkedIn上发布，并征求社区的反馈意见。...当我们参加竞赛和黑客马拉松时，它们提供干净整洁的数据集（好吧，我说的有点过，但你的确轻松不少），你下载这些数据集，并开始解决问题。...如何避免该错误？ 你可以通过简单的培训和严谨的训练来培养自己的结构化思维方式。...因此，你需要合作并理解其他数据科学家的观点，这意味着你不能在孤岛中工作。同样，人们因为觉得自己不会赢而不参加比赛，这是一种错误的心态！你参加比赛是用来学习的，而不是只为了赢。获胜是奖励，学习是目标。
尝试重新构造张量如果以上方法都无法解决问题，我们可以尝试重新构造张量，确保其维度和形状与操作所需的一致。可以使用reshape、unsqueeze或transpose等函数来调整张量的形状和维度。...查阅文档和参考资料最后，如果上述方法都无法解决问题，我们应该查阅相应的文档和参考资料。深度学习框架通常提供了详细的文档和例子，可以帮助我们理解和解决各种错误。...通过检查索引数量、确认张量维度、检查数据类型、重新构造张量等方法，可以解决这个错误。在遇到这个错误时，我们应该耐心地检查代码，并参考相关文档和资料，以快速解决这个问题。...然后，我们定义了一个简单的CNN模型，并使用模型对图像数据集进行分类。最后，打印输出的张量形状，以验证代码的正确性。 请注意，此示例仅用于演示如何处理维度为3的张量的错误。...在实际应用中，我们经常使用索引操作来提取训练样本、处理数据集以及选择感兴趣的部分进行分析和处理。
根据Schulman的说法，幻觉大致可以分为两种类型： 1. 「模式完成行为」，即语言模型无法表达自己的不确定性，无法质疑提示中的前提，或者继续之前犯的错误。 2. 模型猜测错误。...由于语言模型代表一种知识图谱，其中包含来自其自身网络中训练数据的事实，因此微调可以理解为学习一个函数，该函数在该知识图谱上运行并输出token预测。 例如，微调数据集可能包含「星球大战的类型是什么？」...首先，对于简单的问题来说，语言模型大部分情况下能预测自己是否知道答案，还能表达不确定性。...因此，Schulman表示，微调数据集的时候，必须得让模型学会怎么表达不确定、怎么应对前提被更改的情况，以及错误被承认的情况。 要把这些情况的实例喂给模型，让它们学习。...在一次采访中，Schulman解释了自己加入OpenAI的原因： 我想做人工智能方面的研究，我认为OpenAI这家公司的使命雄心勃勃，并且致力打造通用人工智能。
可以说神经网络被输入测试数据，然后得到并分析结果，取得得分并使自己变得更加准确。通过这个过程，一个神经网络可以学习并提高预测的准确度。...过拟合是指模型在训练数据上表现得很好，但是却不能在它从未见过的数据上获得好的结果。 ? 在一个线性数据集上发生了过拟合 如你所见，图里的数据本可以用一条直线（黑色）表示。...Waymo的一辆自动驾驶汽车 医疗保健 在医疗保健领域，CNN被用于识别许多不同类型的疾病。通过对癌症或其他医疗条件的某些数据集进行训练，神经网络可以以高准确率确定其是否患病！...我们可以在Python里使用Keras框架创建一个卷积神经网络，其中Keras是一个用Python编写的高级API。Keras可以帮助我们编写易于理解和可读性强的代码。...最后，我们导入将用于训练模型的MNIST数据集。 ? 导入数据集后，我们需要将其拆分为训练数据和测试数据。训练数据是我们要用神经网络进行学习的。测试数据是我们将用来衡量准确度的。
它甚至不局限于数据集。 任何时候，只要你有一个可以评估的评估标准，比如玩好围棋或国际象棋并获胜，你就可以应用这种方法。...你需要确保他们的表现良好。当然，你可能希望有一层人工智能来帮助他们，就像他们在编程一样。你必须尽你所能帮助他们。 我再举一个例子，说明如何清理数据集。...可以帮助你做到这一点的人工智能是，你的网络实际上可以判断一个图像的标签是否可疑。例如，如果你正在标注车道线，最左边的那条车道线的损失会很小，因为网络会认为：“哦，是的，那是对的。”...但如果你不小心把车道线标注在了天空中，网络实际上可以把它标记出来，并说：“嗯，那看起来很奇怪，我会对它做出很多错误的预测。”所以我们可以创建这些干净的数据集，我们可以帮助标记员找到数据中的错误。...问题不在于如何用无限的数据进行训练，问题在于如何明智地选择应该标记哪些数据，因为我必须为这些标记付费。哪些例子值得标记？当然，这是你的网络不确定或预测错误的地方，你如何把它们标记出来？
【新智元导读】DeepMind 的最新论文称自己“首次”将认知心理学方法引入了对深度神经网络黑箱的理解研究中，并用认知心理学的方法发现了深度神经网络存有和人类儿童在学习词汇时也存在的“形状偏好”的行为。...为了展示这一点，我们的研究报告包括了一个案例研究：我们设计了一个实验，来阐明人类认知，从而帮助我们理解深度神经网络是如何完成一个图像分类任务的。...换言之，它们也具备形状偏好。 这说明 Matching Network 及生成分类模型采用了基于形状的推导偏好来剔除错误的假设，向我们清晰地展示了它们是如何掌握小样本词汇学习的。...对于形状偏好的观察结果并不是唯一有趣的发现：我们还观察到，形状偏好在网络训练之初是逐步显现的。...凭借使用受认知心理学实验启发的刺激的数据集，我们发现，在 ImageNet 上训练的最先进的小样本学习模型，展示出了和人类一样的偏好：它们倾向于根据形状对物体分类，而非颜色。
Finkbeiner表示，在合作之初，他并不能完全理解深度学习能做什么，只知道自己产生数据的速度超过了自己能分析的速度，但现在，他们的这套算法在预测该给细胞打什么标签方面好得“令人震惊”。...应用于从未见过的临床数据时，训练好的算法能够识别突变并将其标记为是否具有致病性（pathogenic）。...“这是我们第一次有一个数据集，可以应用深度学习，并观察深度学习是否可以揭示我们能在细胞培养皿中测量的事物与该患者身上发生的事情之间的关系，”Finkbeiner说。...另外，深度学习对于数据的量和质量，要求往往比一些实验生物学家预期的还要严格。 深度学习算法需要非常大的数据集，这些数据集都有很好的注释，以便算法可以学会区分特征，对模式进行分类。...尽管深度学习算法可以在没有人类先入为主的输入的情况下评估数据，但Greene警告说，这并不意味着算法没有偏见。训练数据可能会出现偏差，例如，仅使用北欧人的基因组数据。
它可以更灵活地与用户对话，并自动理解用户的问题，提供更精确、更有价值的信息。...检查一段代码是否有 bug，防止一些肉眼不容易发现的错误 2). 提供代码思路，人在思考时会脑子短路，但机器不会 3). 编写测试代码，提高效率 4). ...4.2.1 监督学习 监督学习就是在“有答案”的数据集上学习。例如我们要用监督学习 (supervised learning) 训练一个中文到英文的机器翻译模型，我们就需要有中文以及其对应的英文。...总结与思考 从使用角度来看，ChatGPT 可以帮助我们在完成各种领域的事情，提高解决问题的效率。目前使用门槛也相对较低。...它的本质是通过给定的数据和算法来生成回复，不能自主思考，也不能独立进行逻辑推理，但它可以通过一些条件进行逻辑推理来回复，帮助用户理解和解决问题。
训练和测试数据集的分布定义了模型的功能；你可以对数据分区，以表示所有已定义的有效测试场景以及功能所定义的场景。 你可以使用运行设计域（ODD）来定义 ML 功能的需求。...这就意味着测试过程至少是非常耗时的，并且我们很难准确理解程序的结果是如何出来的。它可以追溯到训练数据和训练时使用的权重的分布，以及网络的类型上。从测试人员的角度来看，最好将这种功能视为超级黑匣子。...训练数据的分布决定了训练好的功能的大部分性能。考虑到这一点，“错误修复”实际上指的是改变训练数据分布，而不是改变代码行。 数据是关键所在 训练和测试数据集的分布是非常重要的。...程序的功能差不多就是在这里被定义的。那么，我们如何测试，并确认自己拥有所有重要的数据元素来训练具有正确性能的 ML 模型呢？ 当然，我们需要考虑分布情况。...修复错误或不需要的程序行为将带来对应功能的新版本，不是版本 1.2，而是新的功能。我意识到，想要修复错误，你需要更改训练模型所用的数据集，而不是编辑代码行。
将相关目录传递给上面的函数将加载数据，并且使用matplotlib的imshow函数，我们可以可视化图像。对数据有一个合理的理解只会帮助你完成任务。...通常我们会寻求领域专家的建议来理解这些值，但是在这里，因为我们有足够的训练图像，我们可以使用它们来估计一个。 我们的下一个任务是调整阈值，最好是在0到255之间。...我尝试了不同的值，并检查了不同的训练图像，看看我是否正确分类的图像。最后，我定下了99。 现在我们已经建立了一个分类器，让我们看看如何评估模型。...步骤5：评估分类器 每个模型都需要根据看不见的数据进行评估。还记得我们留着测试的数据吗？我们需要对测试图像进行分类并评估模型的准确性。 为了找到模型的准确性，我们需要找到错误分类图像的计数。...现在我知道这是一个简单的问题，数据集要小得多；然而，它表明我们仍然可以解决计算机视觉问题，而不必使用昂贵的先进机器学习算法。有时，传统的图像处理是所有你需要的。
在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。错误原因这个错误的原因是因为目标变量y的形状不符合预期。...这个错误时，可以通过将多维目标变量转换为一维数组，或修改模型结构以适应多维目标变量，来解决问题。选择哪种解决方法需要根据具体情况来决定，取决于目标变量的含义以及任务的要求。...# 目标变量# 将目标变量 y 转换为一维数组y_1d = np.argmax(y, axis=1)接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用线性回归模型进行训练和预测：pythonCopy...code# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_1d, test_size=0.2, random_state...argmax函数是numpy库中的一个函数，用于返回数组中最大值所在的索引。它可以帮助我们找到数组中最大值的位置。
根据我花在研究伦理学上的年份，我可以告诉你这个：没有人真正同意什么是对什么是错，它们是否存在，如何识别它们，哪些人是好人哪些人是坏人，或者几乎任何其他事情。所以不要对理论抱太大期望！...然而，纠正这类错误的过程非常缓慢和不透明。当公共广播记者鲍比·艾伦发现自己被错误列为有枪支罪时，他花了“十几个电话，一个县法院书记的手工操作和六周的时间来解决问题。...思考一下如何利用深度学习来帮助你自己的项目，包括你可以使用什么类型的数据，可能会遇到什么问题，以及你如何在实践中可能会减轻这些问题。...“唉，我永远也理解不了数学！”我想，这已经是第一千次了。从那时起，我学到了每当实践中出现这些复杂的数学术语时，我可以用一点点代码来替换它们！...要进行优化步骤，我们需要计算一个或多个数据项的损失。我们应该使用多少？我们可以为整个数据集计算并取平均值，或者可以为单个数据项计算。但这两种方法都不理想。为整个数据集计算将需要很长时间。
我们是否已经拥有了我们所需要的架构，剩下的就是开发更好的硬件和数据集，以便我们能够继续扩大规模？现在还缺什么吗？ 我认为是缺的，我希望在未来的一年里能找到这些缺失的东西。...构建个人时间轴的第二个挑战，是如何开发个人数据轴分析技术，以改善用户的生活质量。 根据积极心理学，人们可以为自己创造积极的体验并养成更好的习惯，以实现更好的发展。...揭示这种倾向可以帮助我们了解模型，就像揭示人类的倾向可以用来理解人类的行为（例如不公平的决定）一样。 这种常用于理解人类的方法也可以帮助我们理解模型。...这种技术使ML系统能够生成自己的训练示例并对它们进行标记，而在大多数其他形式的机器学习中，算法被赋予一组固定的示例，并且通常只能从这些示例中学习。 那么主动学习可以给机器学习系统带来什么呢？...主动学习系统不依赖于一组固定的标记数据，而是可以寻找新的信息和示例，以帮助它更好地理解它试图解决的问题。 这可以带来更准确和有效的机器学习模型，并且减少对大量标记数据的需求。
清除标注错误的数据 ? 你发现训练数据里有标签标错了。怎么办？ 深度学习算法对于训练集中的随机错误是相当健壮的（robust），所以可以不用管 你有时间，修正下也没问题 ?...，你可能要听一下 开发集 的样本，弄清楚 开发集 和 训练集 有什么不同： 比如，发现很多开发集样本汽车噪音很多 比如，后视镜经常识别错误街道号码 你意识到，开发集有可能跟训练集不同或者更难识别： 那么你可以尝试把训练数据变得更像开发集一点...有很多低层次特征，比如边缘检测、曲线检测、阳性对象检测（positive objects），模型从非常大的图像识别数据库中学到了很多结构信息，图像形状的信息，学到线条、点、曲线这些知识，这些知识有可能帮助你的放射科诊断模型学习更快一些...比如有的图片有人，但是没有加人的标签，还有一些是问号，但是没关系，算法依然可以在上面进行训练（求和的时候会忽略问号） 多任务学习什么时候有意义？...是否要使用端到端的深度学习 其优点： 让数据自己说话，没有人为的加入各种规则 更少的手工设计，简化工作流程 其缺点： 有可能排除了有用的手工设计组件，精心设计的人工组件可能非常有用，但它们也有可能真的降低算法的性能
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