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KI
So lösen Sie das Problem fehlender Daten mithilfe generativer KI-Verarbeitungsmethoden
So lösen Sie das Problem fehlender Daten mithilfe generativer KI-Verarbeitungsmethoden
Generative KI ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die Deep-Learning-Modelle verwendet, um aus Eingabedaten zu lernen und neue Daten zu generieren, anstatt lediglich vorhandene Daten zu klassifizieren oder vorherzusagen. Es verfügt über ein breites Anwendungsspektrum und kann für verschiedene Aufgaben wie Bildgenerierung, Textgenerierung und Musikgenerierung verwendet werden. Generative KI stützt sich häufig auf Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoder (VAEs). GANs verbessern die generative Fähigkeit des generativen Netzwerks, indem sie ein generatives Netzwerk und ein diskriminierendes Netzwerk miteinander konkurrieren lassen. VAEs verwenden einen Encoder, um Eingabedaten in einen latenten Raum abzubilden, und einen Decoder, um neue Daten aus dem latenten Raum zu generieren. Wenn es um das Problem fehlender Daten geht, kann generative KI eine wichtige Rolle spielen. Es kann neue Daten generieren, um die fehlenden Daten zu ergänzen, indem es Muster und Regelmäßigkeiten in vorhandenen Daten lernt. Beispielsweise kann generative KI bei der Bildgenerierungsaufgabe die Eigenschaften und Struktur des Bildes erlernen und dann die fehlenden Bildteile generieren. Bei Textgenerierungsaufgaben kann generative KI die grammatikalischen und semantischen Regeln der Sprache lernen, um fehlende Textinhalte zu generieren. Neben der Behebung fehlender Datenprobleme kann generative KI auch zur Datenerweiterung eingesetzt werden. Durch die Generierung neuer Datenproben kann generative KI die Größe bestehender Datensätze erweitern und so die Generalisierungsfähigkeit und Robustheit des Modells verbessern. Generieren Sie im Allgemeinen
1. Generieren Sie fehlende Daten
Generative KI kann fehlende Daten generieren, indem sie die Muster und Muster bestehender Daten lernt, wodurch die Lücken fehlender Daten geschlossen und die Daten vollständiger werden. Es kann verwendet werden, um fehlende Bild-, Audio-, Text- und andere Daten zu generieren, um uns bei der Lösung des Problems unvollständiger Daten zu helfen.
2. Datenrekonstruktion
Generative KI ist eine Technologie, die Muster und Muster bestehender Daten lernen kann, um fehlende Daten zu rekonstruieren. Durch die Nutzung der Eigenschaften vorhandener Daten kann generative KI Lücken in den Daten schließen und sie so vollständiger machen. Mithilfe generativer KI können beispielsweise fehlende Bilder, Audio-, Text- und andere Daten rekonstruiert werden, um umfassendere Informationen bereitzustellen. Dieser Ansatz bietet eine effektive Lösung für die Datenvervollständigung.
3. Dateninterpolation
Generative KI kann Dateninterpolation durchführen, indem sie die Muster und Muster bestehender Daten lernt. Diese Methode kann die Lücken fehlender Daten schließen, indem sie die Merkmale vorhandener Daten verwendet, um auf die möglichen Werte fehlender Daten zu schließen. Generative KI kann beispielsweise zur Interpolation von Zeitreihendaten eingesetzt werden.
4. Datenerweiterung
Generative KI kann Daten verbessern, indem sie die Muster und Muster vorhandener Daten lernt. Dieser Ansatz kann die Größe und Vielfalt des Datensatzes durch die Generierung neuer Daten erhöhen und dadurch die Robustheit und Generalisierungsfähigkeiten des Modells verbessern. Beispielsweise können durch generative KI unterschiedliche Bilder wie Verformung, Rotation, Skalierung etc. erzeugt und so die Vielfalt der Bilddatensätze erhöht werden.
5. Datenreparatur
Generative KI kann Daten reparieren, indem sie die Muster und Muster vorhandener Daten lernt. Dieser Ansatz kann die Datenintegrität wiederherstellen, indem neue Daten generiert werden, um beschädigte oder fehlende Daten zu reparieren. Generative KI kann beispielsweise verwendet werden, um fehlende Teile in Bildern, Rauschen in Audio usw. zu reparieren.
6. Datensynthese
Generative KI kann Daten synthetisieren, indem sie die Muster und Muster vorhandener Daten lernt. Diese Methode kann verschiedene Datenquellen kombinieren, um neue Daten zu generieren. Beispielsweise können Texte und Bilder durch generative KI synthetisiert werden, um neue Bild- und Textdaten zu generieren.
7. Datenvorhersage
Generative KI kann Datenvorhersagen treffen, indem sie die Muster und Muster vorhandener Daten lernt. Diese Methode kann zukünftige Daten vorhersagen, indem sie die sich ändernden Trends bestehender Daten lernt und so die fehlenden Daten in der Zukunft ergänzt. Mithilfe generativer KI können beispielsweise zukünftige Umsätze, Marktnachfrage und andere Daten vorhergesagt werden.
Kurz gesagt kann generative KI das Problem fehlender Daten lösen, indem sie die Muster und Regeln bestehender Daten lernt, um neue Daten zu generieren. Diese Methode kann die Daten vollständiger machen, die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern und uns so dabei helfen, bessere Datenanalysen und Anwendungen durchzuführen.
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
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Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
