通过系统性地采取上述步骤，可以有效验证大模型的准确性，确保其在实际应用中的可靠性和有效性。这一过程不仅适用于通用任务，还可以根据具体需求进行调整和优化。在这个快速发展的领域，持续学习和应用最新的技术和方法，将有助于开发出更强大、更准确的模型。通过如CDA等专业认证的学习和应用，个人与团队将能够更好地应对未来数据驱动的挑战。

作者 | CDA数据分析师概述Linux是类Unix操作系统，我们现在所谓的Linux操作系统，从严格意义上来说是指拥有Linux内核的操作系统，其中，Ubuntu和CentOS操作系统分别是桌面端和服务器端占比最高的开源操作系统，而这两个操作系统也将是后续文章中主要涉及的两个操作系统。相比其他Linux系统，Ubuntu操作系统拥有人性化的桌面操作界面，除商业用途外，也非常适合PC用...

为什么未来可能是我们最糟糕的噩梦我想要了解人工智能的原因之一是“坏机器人”的主题总是让我感到困惑。关于邪恶机器人的所有电影看起来都是不切实际的，我无法真正理解人工智能实际上是多么危险的现实情况。机器人是由我们制造的，那么为什么我们会以某种消极的方式设计它们呢？我们不会建立足够的保障措施吗？难道我们不能随时切断人工智能系统的电源并将其关闭吗？为什么机器人想要做坏事呢？为什么机器人首...

作者 | 刘忠雨来源 | AI 前线（ID：ai-front）图神经网络（GNN，Graph Neural Networks）是 2019 年 AI 领域最热门的话题之一。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构，将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题，是未来 3 到 5 年的重点方向。2019 年图神经网络有哪些研究成果...

痛点：小肠胶囊内镜检查(SBCE)目前是诊断各种SB疾病的主要方法，在SBCE前进行适当的肠道准备对于改善小肠粘膜可视化非常重要。众所周知，低质量的SBCE图像对SB病理学的诊断具有显着的负面影响，尤其是恶性肿瘤。最近，一项使用PillCam（GIVEN Imaging Ltd.，Yoqneam，Israel）图像训练的人工智能 (AI) 算法进行了研究。这种经过验证的 AI 算法计算了全长SB图

人们对人工智能的了解不够深刻使得人们对于人工智能存在或多或少的误解，认为算法比数据更加重要，其实这种想法是不正确的，人工智能还是着重于数据的，那么对于人工智能的误解还有那些呢？下面我们就给大家讲述一下这个问题。对于人工智能的误解，有的人认为机器是大于人类的，其实并不是这样的，谷歌DeepMind 的Alphago战胜韩国棋手李世石的报道被简单地描述成机器战胜人类。这样的表达不是对真实情况的准确..

[图片上传失败…(image-5de924-1576813882365)]作者 | 李军来源 | FT中文网2019年，是人工智能技术(以下简称AI)逐渐开始降温的年份。在Gartner 8月份发布的技术成熟度曲线上，所有的AI应用都还没有越过第二阶段的泡沫顶峰。尽管AI技术还处于发展的初级阶段，离大规模商用还有相当远的距离，但这一点也不妨碍AI技术给人类社会带来各种麻烦和争议。201...

如果把人工智能带进校园，那么人工智能就能够更好为大家带来极为方便的要求。在校园中，人工智能能够改写教育的方式。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于人工智能对教育行业带来的改变，希望这篇文章能够更好地帮助大家。1.帮助大家那个更好的去了解教育的意义现在人们都知道，人工智能的教育让人们懂得人性而不是机器性。有很多的科目是需要用人来创造的，而不是机器复制。比如美术、...

在前面的文章中我们给大家介绍了很多人们对于人工智能的误解，另外还有一些内容需要我们注意的是，了解人工智能除了需要有一定的知识储备以外还需要对人工智能有一定的判断能力，这样才能够加深对人工智能的了解，下面我们继续给大家说一下人们对人工智能存在的误解。有的人认为我们永远不会创造出类似人类智慧的人工智能。其实并不是这样的，就目前而言，我们已经在一些游戏领域，如象棋与围棋、...

现阶段人工智能是一个十分火热的事物，火热到什么地步呢？火热到很多高校都开始设立人工智能方面的专业和课程，并且加大力度培养人工智能人才，那么人工智能人才需要具备什么样的知识架构呢？人工智能人才需要学习什么知识呢？下面我们就给大家介绍一下这个内容。首先，人工智能的学习需要高水平的人工智能人才，而对人工智能人才的要求就是需要数学基础好、计算/软件程序功底扎实、人工智能专业...