【人工智能】实战案例：用提示词生成机器学习数据集预处理步骤

本文介绍了如何利用大模型（如ChatGPT）生成机器学习数据集预处理步骤的实战方法。通过表格数据、文本数据和图像数据三个典型案例，详细讲解了编写精准提示词的四大核心要素：数据类型与来源、数据已知问题、预处理目标和输出格式要求。 文章首先阐述了使用提示词生成预处理步骤的四大优势：解决新手思路问题、节省重复编码时间、适配不同数据类型和处理复杂场景。接着通过泰坦尼克号生存预测、客户评论情感分类和猫狗图像

AI赋能：无人机卫星精准解析土地利用

无人机和卫星能够提供高分辨率的多光谱、热红外和雷达数据，这些数据通过人工智能算法进行处理和分析，可以高效地识别和分类不同的土地利用类型。未来的研究方向包括开发更高效的轻量化模型、利用无监督学习减少对标注数据的依赖，以及结合多源数据提高分析精度。通过训练好的深度学习模型，可以自动将图像中的每个像素分类为不同的土地利用类型，如农田、城市、森林或水体。此外，标注的土地利用数据（如耕地、森林、水体等）是监

人工智能重塑制造业质量革命

深度学习模型处理视觉数据，卷积神经网络（CNN）识别产品表面的微小缺陷，准确率可达98%以上。基于长短期记忆网络（LSTM）的时序模型分析设备退化趋势，提前预警可能导致质量波动的机械故障。当质量异常发生时，关联规则挖掘技术（如Apriori算法）追溯生产数据中的隐藏模式，定位关键影响因素。其中$p_i$为预测类别概率，$t_i$为预测边框坐标，星号表示真实值。其中$F$为特征全集，$S$为特征子集