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大型語言模型實戰指南:應用實踐與場景落地
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這是一本系統梳理并深入解析大模型的基礎理論、算法實現、數據構造流程、模型微調方法、偏好對齊方法的著作,也是一本能手把手教你構建角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等各種強大的應用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內主流大模型團隊的負責人的高度評價和鼎力推薦。具體地,通過本書你能了解或掌握以下知識:(1)大型語言模型的基礎理論,包括常見的模型架構、領域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。(2)大模型微調的關鍵步驟:從數據的收集、清洗到篩選,直至微調訓練的技術細節。(3)大模型人類偏好對齊方法,從基于人工反饋的強化學習框架到當前主流的對齊方法。(4)通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應用。(5)通過開源模型在多種場景下搭建大模型應用,包括:表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架構建一個AutoGPT應用。本書集大模型理論、實踐和場景落地于一體,提供大量經詳細注釋的代碼,方便讀者理解和實操??傊还芾锸窍肷钊胙芯看竽P捅旧?,還是進行大模型相關應用搭建,本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考,讓你在大模型的路上快速前行,少走彎路。

劉聰 沈盛宇 李特麗 杜振東 ·人工智能 ·11.2萬字

從機器學習到深度學習:基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰
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這是一本場景式的機器學習實踐書,筆者努力做到“授人以漁,而非授人以魚”。理論方面從人工智能(AI)與機器學習(ML)的基本要素講起,逐步展開有監督學習、無監督學習、強化學習這三大類模型的應用場景與算法原理;實踐方面通過金融預測、醫療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發讀者將機器學習應用在各行各業里,其中后三個案例使用了深度學習技術。本書試圖用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學習,主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后,介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例,使讀者做到“能理解、能設計、能編碼、能調試”,沒有任何專業基礎的讀者在學習本書后也能夠上手設計與開發機器學習產品。本書內容深入淺出、實例典型,適合對機器學習感興趣的產品設計、技術管理、數據分析、軟件開發或學生讀者。閱讀本書既能了解當前工業界的主流機器學習與深度學習開發工具的使用方法,又能從戰略方面掌握如何將人工智能技術應用到自己的企業與產品中。

劉長龍 ·人工智能 ·19.6萬字

大數據智能風控:模型、平臺與業務實踐
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這是一本深入講解智能風控理論體系和風控全生命周期業務實踐的著作。作者基于在銀行業10余年的風控經驗,首先詳細講解了“大數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控體系,能為風控實踐提供扎實的理論指導;然后圍繞風控的全生命周期,從貸前評估、貸中監控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風控的業務實踐,深刻揭示了智能風控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風控的背景知識:首先對基礎信貸業務進行了細致解析,讀者可以從中了解其運作方式和重要性;然后,梳理了智能風控是如何隨著技術的進步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控理論體系展開:首先介紹了內部數據、外部數據、個人征信數據在智能風控中的應用,以及智能數據體系的構建;然后深入探討了智能風控模型的算法、評價指標、開發流程;最后講解了風控平臺的理論框架、設計原則、架構設計、建設流程以及決策引擎的建設。第6~8章圍繞風控的全生命周期探討了風控策略在實際業務中的應用,包括貸前評估、貸中監控、貸后管理,以及智能反欺詐和智能催收體系的建設和業務實踐,能幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力,更好地應對現實業務中的挑戰。第9章對智能風控的未來發展進行了展望,不僅為讀者揭示了未來的機遇,也提供了對于如何應對未來挑戰的思考。

鄧甄 李欽 ·人工智能 ·17.4萬字

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