我们使用了十万人级别的数据库对系统进行训练，相比小数量级的系统，性能提升十分明显，在万人的测试数据库上，EER仍可以保持在1%以下。 图3总结了声纹识别发展的历史以及对应的三个重要阶段。...这种融合可以有效提高系统的识别性能，例如我们使用基于GMM-UBM和DNN-iVector的两个引擎相同的数据集上进行测试，其错误重合率仅有20%左右。...中，首次将录音重放检测纳入到说话人识别的防闯入比赛中，一个理想的录音重放检测系统应该在已知和未知的条件下都很鲁棒，包含与训练数据不同的说话人、不同的录音重放内容和不同的录音重放设备。...、文本和设备对录音重放检测性能的影响；第二部分给出了有效的录音重放检测算法实现。...从下面结果可以看出IMFCC特征是最有效的，最简单的GMM模型取得了最好的效果，DNN模型虽然在表中也取得了不错的效果，但是存在不稳定的问题，不同的初始化将导致不同的结果，有的差异很大。
我们在方法上主要解决了这两个问题，其主要贡献如下： 我们提出了一种字符感知预训练模型CharBERT，可以在已有预训练模型的基础上融合字符层级的信息； 我们在问答、文本分类和序列标注三类任务的8个数据集上进行了验证...图4 异构交互模块示意图 该模块主要包含两步：融合和分拆。在融合过程中，先对各自表示进行转换后，使用CNN抓取局部特征将两个来源的信息融合到一起： ?...因为该位置不带有有效的字符序列，所以我们将两个分支的表示拼接后取平均再做分类。...我们将MLM中mask的比例从BERT的15%调低到10%，而NLM中将序列中15%的词使用随机增删改的方式引入噪音。 通用评估 我们在问答、文本分类和序列标注三类任务中做模型通用效果的评估。...，可以有效提升切分成多个子词部分的效果，缓解了表示上的不完整问题。
只要它的内核处于活动状态，就可以用数据子集运行和测试脚本，而不用每次重启程序，这样可以加快我们开发和测试的速度。 但是因为它太简单了，所以我们经常会犯一些错误，浪费我们的时间和计算成本。...7、为程序完成设置闹钟⏰ 当你的模型完成训练或任何任务时，得到一个通知总是很有帮助的。 在windows 10中，我们可以使用win10toast模块设置它。...或者是afplay或aplay命令支持的任何音频文件，如MP3、WAV或AIFF。 只有在运行Jupyter notebook的系统上有afplay或aplay命令时，此方法才有效。...+ -将当前单元格从光标所在的位置拆分成两个。...15、导出单元格的内容 当完成jupyter的测试我们可能会想将jupyter单元中内容导出到python文件中。最简单的办法是创建一个py文件并复制粘贴代码，但这很明显不是最好的方法。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...然而当数据集的维度或者体积很大时，将数据保存并加载回内存的过程就会变慢，并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载， 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...它显示出很高的I/O速度，不占用磁盘上过多的内存，并且在装回RAM时不需要任何拆包。 当然这种比较并不意味着我们应该在每种情况下都使用这种格式。例如，不希望将feather格式用作长期文件存储。
它采用模块化和可扩展的框架，使您能够专注于以下方面： 构建 - 为惊人之作打下基础。 测试 - 将您的代理调整到完美状态。 查看 - 观察进展成果呈现出来。...例如长文本摘要和针对特定数据源进行问答等。 Agents：代理机制使得 LLMS 可以决策采取哪些行动，执行该操作并观察结果，然后重复此过程直至完成。...mindsdb/mindsdb[4] Stars: 18.4k License: GPL-3.0 picture MindsDB 是一个开源项目，它的主要功能是将任何 AI/ML 模型连接到任何数据源...该项目提供以下核心优势和关键特点： Hook AI 模型在观察到新数据时自动运行，并将输出插入我们的任何集成中。 从我们支持的 130 多个数据源中包含的数据自动训练和微调 AI 模型。...它支持Jupyter/VSCode笔记本中的实时流式处理，可用于快速开发和测试复杂的模板和生成。
下面的示例都使用 Jupyter Notebook，这是数据科学家很常用的工具。相同的代码段直接在Python控制台或其他任何Python IDE中工作。 导入的语句使库对当前的段可用。...新的数据已经没有原始标签，要求模型自己去预测值。 为了实现这一点，数据集需要分成两部分。一部分用于训练，另一部分用于测试。...下面的代码段为每个观察值随机分配1到100之间的值，并将分配到低于70的随机数的那些行分到训练集，其余的作为测试集。因此，大约70％的数据用于训练。在每个数据集print一个值，可以显示这是有效的。...几个快速步骤可以将值解码回文本标签，然后将模型得出的类别与测试数据集中的原始标签进行比较。 ? 下面的表格显示了每个真实的组与预测组的比较。...几个小步骤，我们就能够创建一个模型，训练它识别数据中的模式，并基于这些训练，模型能够预测新数据的类别。这意味着，你的公司可能不再需要人去人工审查所有的客户资料，你可以简化过程并只关注高风险客户。
我们将讨论如何安装流行的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch和Keras。 获取训练数据：训练ChatGPT这样的语言模型需要大量的文本数据。...我们将讨论如何获取和预处理用于训练模型的文本数据，包括数据清洗、标记化和数据增强技术。 训练ChatGPT模型：一旦设置好开发环境并准备好训练数据，我们将讨论如何训练ChatGPT模型。...jupyter 安装了Jupyter Notebook之后，您可以在终端或命令提示符中运行Jupyter Notebook命令来启动它。...，并使用open.Completion.create()方法使用DaVinci-codex模型生成完成。我们将max_tokens参数设为100，这将限制生成的文本长度为100个标记。...系统和用户提示 system_prompt = "你是一个说话像莎士比亚的助手。"系统提示可用于定义上下文、语气、风格或生成的文本的任何其他特定指导。它们为模型在整个对话中的行为提供了高级指南。
您可以在这里使用Jupyter笔记本测试Document-QA模型场景。 我们使用一些预训练的MRC模型比较了用于为本书创建QA语料库的微调学习方法的性能。...但是，对于许多利基领域或垂直领域而言，这种监督训练数据不存在。...图2 评估方法 为了比较研究，我们想要在不同的数据集上训练不同的MRC模型，并在单个大型语料库上测试它们。...我们将本书的PDF转换为Word格式，并删除了所有图像和图表，因此我们的测试语料库仅包含文本。...有许多自然语言处理应用程序需要能够将知识迁移到新的任务的模型，并通过人类理解来适应新的领域，我们认为这仅仅是文本迁移学习之旅的开始。
无论你是成熟的公司，还是想要推出一个新服务，都可以利用文本数据来验证、改进和扩展产品的功能。科学的从文本数据中提取语义并学习是自然语言处理(NLP)研究的一个课题。...删除所有不相关的字符，例如任何非字母数字字符（non alphanumeric character）。 2. 把文本分成单独的单词来令牌化文本。 3. 删除不相关的单词，比如“@”或url。 4....独热编码(词袋) 表示计算机文本的一种方法是将每个字符单独编码为一个数字(例如ASCII)。...这是非常简单的训练，结果是可以解释的，你可以很容易地从模型中提取最重要的系数。 我们将数据分解到一个训练集中，用于拟合我们的模型和测试集，以查看它对不可见的数据的概括程度。...使用预先训练的单词 Word2Vec是一种查找单词连续嵌入的技术。它听过阅读大量的文本来学习，并记住在类似的语境中出现的单词。
在这篇文章中，将介绍机器学习项目的流程 明确问题 首先，我们需要预览这个项目。项目的目的是什么，以房价预测为例，数据为StatLib的加州房产数据，那么目的就是预测街区的房产价格中位数。...matplotlib.pyplot as plt data.hist(bins=50, figsize=(20,15)) plt.show()#在jupyter中可以不加这条语句 hist()方法依赖于...它会告诉 Jupyter 设定好 Matplotlib，以使用 Jupyter 自己的后端。绘图就会在 notebook 中渲染了。...一种方法是可以随机选择测试集，比如随机选择20%的数据作为测试集，但是这样当数据集更新时，测试集会变化，我们可以使用随机数处理。...选择并训练模型 在训练集上训练和评估 到这里我们就可以选择算法模型对数据进行训练学习（其实我们可以发现大多数的工作都集中在数据的预处理上，包括清洗可视化文类属性转化等）。
接下来，塞缪尔说我们需要一种自动测试任何当前权重分配的有效性的方法，以实际表现为准。在他的跳棋程序中，“实际表现”模型的表现有多好。...为了避免这种情况，我们的第一步是将数据集分成两组：训练集（模型在训练中看到的）和验证集，也称为开发集（仅用于评估）。这样我们可以测试模型是否从训练数据中学到的经验可以推广到新数据，即验证数据。...假设你想将图 1-19 中的时间序列数据分成训练集和验证集。 图 1-19....所有答案都在章节的文本中，所以如果你对这里的任何事情不确定，重新阅读文本的那部分，并确保你理解了它。所有这些问题的答案也可以在书的网站上找到。...一个特别有帮助的方法是合成生成输入图像的变化，例如通过旋转它们或改变它们的亮度和对比度；这被称为数据增强，并且对文本和其他类型的模型也很有效。我们将在本章中详细讨论这一点。
结合了多个学习子网络，以减轻设计有效的神经网络所固有的复杂性。 这个软件包将帮助你选择最优的神经网络架构，实现一种自适应算法，用于学习作为子网络集合的神经架构。 06 ?...SHAP (SHapley Additive exPlanations)是一种解释任何机器学习模型输出的统一方法。SHAP将博弈论与局部解释联系起来，并结合了之前的几种方法。 04 ?...使用Optimus，你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表，并执行机器学习和深度学习，因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。 03 ?...这个库尊重你的时间，尽量避免浪费。它易于安装，而且它的API简单而高效。spaCy被视为自然语言处理的Ruby on Rails。 spaCy是为深度学习准备文本的最佳方法。...好消息是，你可以在自己喜欢的IDE中起草和测试普通脚本，在使用Jupytext时可以将IDE作为notebook在Jupyter中打开。
当我想了解最新的机器学习方法时，我可以去读一本书，但更可以去Kaggle上参加一个竞赛，看看人们如何在实践中使用它。对我来说，我觉得这种方法更有趣，也是一种更有效的教学方法。...然后，在测试期间，我们为模型提供新一批申请的特征，并要求它预测标签。 本次竞赛的所有数据都是结构化的，这场竞赛的所有数据都是结构化的，这意味着它存在于整齐的行和列中，就像电子表格一样。...在这里，我将简要概述一个Python Jupyter notebook，我把它放在内核中用于家庭信贷违约风险问题，但想要更多的受益，你需要将notebook分配到Kaggle并自己运行（你不要我必须下载或设置任何东西...你可以像在Jupyter中一样编写Python代码和文本（使用标记语法），并完全在Kaggle的服务器（云中）上运行代码。...我们开始的方式和任何数据科学问题一样:理解数据和任务。对于这个问题，有1个主要训练数据文件（包含标签），1个主要测试数据文件和6个额外的数据文件。
训练和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，将数据集分成3个部分是很常见的： 训练集：用于训练模型，即计算损失并使用梯度下降调整模型的权重 验证集：用于在训练时评估模型，调整超参数（学习率等）并选择最佳版本的模型...测试集：用于比较不同的模型或不同类型的建模方法，并报告模型的最终准确性 在MNIST数据集中，有60,000个训练图像和10,000个测试图像。...我们将使用一个tensor的.reshape方法，这将允许我们有效地“查看”每个图像作为平面向量，而无需真正更改基础数据。...在我们将一批输入传递给模型时调用的forward方法中，我们将输入tensor展平，然后将其传递给self.linear。...保存并加载模型 由于我们已经长时间训练模型并获得了合理的精度，因此将权重和偏置矩阵保存到磁盘是个好主意，这样我们可以在以后重用模型并避免从头开始重新训练。以下是保存模型的方法。
本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。...建立自己的环境 我强烈推荐使用 Python3.6 在 Jupyter Notebook 环境中处理任何数据科学相关的工作（其中最流行的发行版称为「Anaconda」，包括 Python、Jupyter...换种说法，回归树将为训练集的每一个观察数据建立一个独特路径，并根据观察数据在路径末端的叶节点上给出因变量的值。 如果将训练集中因变量的值删除，并用训练过的树预测因变量的值，结果如何？...此特性的影响之一是：尽管随机森林在测试集与训练集相似度较高时（值属于同样的范围）非常擅长预测，但当测试集与训练集存在根本区别时（不同范围的值），随机森林的预测性能很差，比如时序问题（训练集和测试集不属于同样的时间段...说明 在将训练集和测试集分别加载进 DataFrame 之后，我保存了目标变量，并在 DataFrame 中删除它（因为我只想保留 DataFrame 中的独立变量和特征）。
除了这些，本文将展示在日常数据科学中，我更喜欢使用的工具。 “数据科学堆栈”是什么样子? 我从事软件工程工作。人们对目前从业者正在使用的“堆栈”感到好奇。...我们总共有7万张图片，其中49000张是用数字标记的训练图像的一部分，剩下的21000张图片没有标记(称为测试图像)。现在，我们需要确定测试图像的数字”。 实际上这意味着该问题是图像识别问题。...，你可以开始在你最喜欢的文本编辑器中编写代码，并运行python脚本 Jupyter概述:快速成型工具 使用纯文本编辑器的问题是每次更新某个东西时，必须从头开始运行代码。...实验记录标签:GitHub版本控制 一个数据科学项目需要多次迭代的实验和测试。很难记住你尝试过的所有事情中，哪个是有效的，哪个无效。 控制这个问题的一种方法是记下你做的所有实验并总结它们。...不会任何安装问题 工具总结 综上所述，这些是我使用的工具及其用法: Anaconda用于设置python生态系统和基础数据包 Jupyter笔记本进行连续实验 GitHub保存实验进度 Tmux同时运行多个实验
训练和验证数据集 在构建真实世界的机器学习模型时，将数据集分成3个部分是很常见的： 训练集：用于训练模型，即计算损失并使用梯度下降调整模型的权重 验证集：用于在训练时评估模型，调整超参数（学习率等）并选择最佳版本的模型...测试集：用于比较不同的模型或不同类型的建模方法，并报告模型的最终准确性 在MNIST数据集中，有60,000个训练图像和10,000个测试图像。...我们将使用一个tensor的.reshape方法，这将允许我们有效地“查看”每个图像作为平面向量，而无需真正更改基础数据。...在我们将一批输入传递给模型时调用的forward方法中，我们将输入tensor展平，然后将其传递给self.linear。...保存并加载模型 由于我们已经长时间训练模型并获得了合理的精度，因此将权重和偏置矩阵保存到磁盘是个好主意，这样我们可以在以后重用模型并避免从头开始重新训练。以下是保存模型的方法。 ?
如果你对数据科学感兴趣，你可能对这个工作流程很熟悉：用jupyter创建一个项目，然后开始编写python代码，运行复杂的分析，训练一个模型。...以下方法可以使你的代码更加清晰： -使用有意义的描述性的变量名，并暗示其类型。...例如，一个NLP项目，可能有不同的函数来处理文本数据（标记化、剥离URLs、词簇化等）。...6 — 测试代码 如果你正在构建执行一系列操作的数据通道，有一种方法可以确保它按照设计的方式运行：编写测试，对预期行为进行检测。 测试可以像检查输出形状或检查函数返回的预期值一样简单。...为函数和模块编写测试有很多好处： 它提高了代码的稳定性，使我们更容易发现错误 它可以防止意外输出 它有助于检测边缘情况（极端的例子） 它可以防止将损坏的代码推送到生产环境中 7 — 使用日志 一旦代码的第一个版本开始运行
这些特性使其成为一款执行端到端数据科学工作流程的便捷工具 ，可以用于数据清理，统计建模，构建和训练机器学习模型，可视化数据以及许多其他用途。...当你还在构建项目原型时，Jupyter Notebooks 真的特别好用，因为你的代码是被写入独立的单元中并被单独执行的。这允许用户测试项目中的特定代码块，而无需从脚本的开始执行代码。...输入你喜欢的任何字母，单词和数字。它基本上是一个文本编辑器（类似于 Ubuntu 上的应用程序）。你也可以选择一种语言（支持非常多的语言），然后用该语言来写一个脚本。你还可以查找和替换文件中的单词。...我强烈建议查看整个扩展列表并对它们进行测试。 ▌保存和共享你的 Notebook 这是 Jupyter Notebook 中最重要和最棒的功能之一。...在 JupyterLab 中，你只需一个窗口即可安排 Notebook 的工作区域、终端、文本文件和输出！你要做的仅仅是将单元格拖放到你想要的位置。
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