卫生监督第2页

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

机器学习入门知识

二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展

十五境剑修·2025-03-08 09:33

建筑安全员题库分享

1：建筑施工企业在危险性较大的分部分项工程施工时未安排专职安全生产管理人员现场监督的，由县级以上人民政府住房城乡建设主管部门责令限期改正;逾期未改正的，责令停业整顿，并处()元以下的罚款;导致不具备《安全生产许可证条例

100分题库小栗子·2025-03-08 08:47

解决方案｜回归医院运营管理本质，从建立指标体系出发

医疗行业一直是一个备受关注的领域，尤其在当前全球卫生挑战背景下更是备受瞩目。随着数字化技术和大数据应用的不断深入，医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。

·2025-03-08 06:52

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据

冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Word2Vec向量化语句的计算原理

一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出，是一种通过无监督学习生成词向量的模型。

堕落年代·2025-03-06 11:38

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

——BP算法：作为一种监督学习算法，训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重，使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化，找到最佳结果。

走在考研路上·2025-03-06 10:29

机器学习之学习笔记

模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归（实际上是分类算法，用于解决二分类问题）6.聚类算法1.无监督学习

孤城laugh·2025-03-06 00:39

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

蓝天资源分享·2025-03-05 22:25

单体架构、集群、分布式、微服务的区别！

码熔burning·2025-03-05 19:01

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：

坐望云起·2025-03-05 02:37

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

MLP是监督学习的模型，常用于分类和回归问题。组成部分输入层（InputLayer）：接收输入数据的特征。例如，如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{

ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

DAMA数据管理知识体系全接触-数据治理-大数据

第1章数据管理1.1引言数据管理的定义：是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动，并执行和监督的过程。

我思故我在6789·2025-03-04 18:38

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。

AI专题精讲·2025-03-03 22:05

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。

木小鹿·2025-03-03 18:56

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。

道酝欣赏·2025-03-03 18:55

GPT-4.5

通过扩展无监督学习，GPT-4.5增强了识别模式、建立联系和创造性洞察的能力，尽管它并不是专门为推理任务设计的。早期测试者表示，与GPT-4.5交互的

开发者每周简报·2025-03-03 15:38

基础篇（二）从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式

从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中，监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景，但也存在紧密的联系。

带上一无所知的我·2025-03-03 11:39

[0992]基于JAVA的夏季疫情监测和警报智慧管理系统的设计与实现

毕业设计（论文）开题报告表姓名学院专业班级题目基于JAVA的夏季疫情监测和警报智慧管理系统的设计与实现指导老师（一）选题的背景和意义在当前全球公共卫生安全形势下，尤其面临夏季疫情可能出现的新挑战和防控需求

阿鑫学长【毕设工场】·2025-03-03 07:31

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

网络安全审计员

网络安全审计员是负责监督和评估组织网络安全状况的专业人员。他们需具备深厚的网络安全知识，包括但不限于

网络安全-老纪·2025-03-01 23:49

磁力链接那些事：开源工具大盘点

安全可靠：开源社区的监督和审查

fxrz12·2025-03-01 19:15

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

项目沟通管理成功的关键密码，你掌握了吗？

项目沟通管理涵盖确保项目信息得以及时、恰当地规划、收集、生成、存储、检索、管理、控制、监督与最终处置的全部流程。

洋洋科创星球·2025-03-01 00:35

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。

浪九天·2025-02-28 16:37

深入详解人工智能机器学习：强化学习

与监督学习不同的是，强化学习不依赖于给定的输入输出对，而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化

猿享天开·2025-02-28 15:58

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。

田乐蒙·2025-02-28 15:25

微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot

该模型经历了一个增强过程，包含了监督微调和直接偏好优化，以支持精确的指令遵循和稳健的安全措施。

吴脑的键客·2025-02-28 13:43

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。

爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

电力电子行业哪种工程师最挣钱

电力电子产品从研发到生产需要很多工程师参与，还需要一些专业的管理人员相互配合，主要有以下这么几种职位1.项目经理主要负责项目的规划，撰写节点报告，监督项目组内各个人员的工作完成情况，还需要跟各个部门进行沟通衔接

麦克斯的电子星球·2025-02-27 16:19

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

华为OD机试真题：异常的打卡记录（E卷、C++）

什码情况·2025-02-27 14:04

AI人工智能机器学习之聚类分析

2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

支持向量机（SVM）简介与应用

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类、回归等问题。

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

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