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廌義
人脸辨识
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可以请教一下各位大神吗,本人机器学习小白,有一门课作业是kaggle打榜,任务是预测车价,训练集样本量是25000,测试集10000,评估指标是rmse,这种情况一般用什么模型效果能最好呢
廌義
人脸辨识
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目前最好的是xgboost,但是结果在leaderboard上只能排到中等偏下,求各位大佬指点一下
胡梦柯5
9S
12
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与输入参数是些啥有关,有时数据样本集不足,但有潜在世界常识对回归有用,这时可用训练过世界常识的大模型微调或辅助,就能提高预测准确性了。
程序员写程序
Alphago
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我会
孔曰成仁孟曰取义
铁皮人
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建议自己探索,这么典型的问题,ml很快的
人工智能培训
自动驾驶
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生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用
2024年12月13日-17日 杭州
北京理工大学教授,国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家,国际期刊NLPR主编,以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。
第一章生成式AI技术发展概述
第二章 AIGC技术在多模态领域的应用
第三章 Transformer
第四章大语言模型微调与量化
第五章AIGC技术
第六章 AIGC技术的记忆模块(向量数据库)
第七章 大语言模型 Agent
第八章 扩散模型
第九章 CLIP
第十章 VAE
第十一章 Sora训练
开发环境
1.操作系统:Ubuntu 2.开发语言:Python
3.深度学习框架:Pytorch 4.大语言模型:几种国产开源大语言模型
5.大语言模型开源微调、Agent开源框架
注:整个环境可在局域网内部署,学员连接云服务器(GPU 80G显存)实操。
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