MachineLearning

在这个问我任何问题的Q中&A, Toptal首席AI开发人员若昂·迪奥戈·德·奥利维拉回答了其他工程师关于转向ML的资源的问题, 大型语言模型的方法, 以及人工智能未来最关键的应用.

想要在像GPT-4这样的革命性语言模型的浪潮中扩展你的技能吗? 在这个问我任何问题风格的教程, Toptal数据科学家和人工智能工程师Daniel psamurez Rubio回答了其他程序员关于机器学习的问题, 自然语言处理, 以及人工智能话题.

机器学习中的聚类有各种各样的应用, 但是你怎么知道哪种算法最适合你的数据呢? 以下是如何使用比较指标(包括f指标)来扩大数据洞察力的方法.

三个臭皮匠胜过一个诸葛亮. 这句谚语描述了机器学习中集成方法背后的概念. 让我们来看看为什么合奏在ML比赛中占据主导地位，以及是什么让它们如此强大.

利用机器学习的潜力进行计算机视觉并不是一个新概念，但最近的进展以及新工具和数据集的可用性使开发人员更容易接触到它.

在本文中, Toptal软件开发人员Teimur Gasanov演示了如何在30分钟内创建一个能够识别手写数字的应用程序, 包括API和UI.

即使对于经验丰富的数据科学家来说，处理非数值数据也是具有挑战性的. 为了更好地利用这些数据，需要对其进行转换. 但如何?

在本文中, Toptal数据科学家雅罗斯拉夫Kopotilov将向您介绍嵌入，并演示如何使用嵌入来可视化复杂数据并使其可用.

TensorFlow是训练深度学习模型的主要工具之一. 在这个空间之外, 这可能看起来很吓人，也没有必要, 但它有许多创造性的用途，比如为黑盒AI系统提供高效的对抗性输入.

预训练模型正在深度学习领域掀起波澜. 使用大量的预训练数据集, 这些NLP模型为应用程序开发人员带来了前所未有的人工智能技术.

对于那些从事人工智能工作的人来说，未来肯定是令人兴奋的. 同时, 人们普遍认为，人工智能存在一个令人讨厌的缺陷:当前状态下的人工智能可能无法预测地不可靠.