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Science | 生成式人工智能科学艺术

理解生成式人工智能的影响并就此做出政策决策需要对文化、经济、法律、算法以及技术创造力的相互作用进行新的跨学科科学探究。...生成式人工智能依赖于训练数据,这引发了关于作者权益的法律伦理挑战,因此应促使对这些系统性质进行技术研究。版权法必须在创作者、生成式人工智能工具用户整个社会之间取得平衡的利益。...回答这些问题并确定版权法如何处理训练数据需要进行大量的技术研究来开发理解人工智能系统,进行社会科学研究以了解相似性的认知,并进行法律研究以将现有的先例应用于新技术。...人工智能生成的内容的爆炸式增长反过来可能阻碍社会在气候民主等重要领域进行集体讨论行动的能力。...最终,我们通过艺术表达我们的人性,因此理解塑造人工智能对创意表达的影响是关于其对社会影响的更广泛问题的核心。

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数据科学人工智能技术笔记 十三、树森林

添加特征名称作为 x 轴标签 plt.xticks(range(X.shape[1]), names, rotation=90) # 展示绘图 plt.show() 使用随机森林的特征选择 通常在数据科学中...最后,我们可以减少训练模型的计算开销(时间)。 仅识别最相关特征的过程称为“特征选择”。 数据科学工作流程中,随机森林通常用于特征选择。...其次,“花瓣长度”“花瓣宽度”远比其他两个特征重要。结合起来,“花瓣长度”“花瓣宽度”的重要性约为 0.86!显然,这些是最重要的特征。...它在机器学习统计社区中如此着名的原因是,数据需要很少的预处理(即没有缺失值,所有特征都是浮点数等)。...以上数字列表显示,我们的模型基于萼片长度,萼片宽度,花瓣长度花瓣宽度,预测每种植物的种类。 分类器对于每种植物有多自信? 我们也可以看到。

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数据科学人工智能技术笔记 十八、Keras

该层包含输入层单元的比例,即0.2input_shape,用于定义观测数据的形状。 接下来,在每个隐藏层之后添加一个带有0.5的丢弃层。...卷积神经网络的威力就是它们处理这两个问题(其他问题)的能力。...在 scikit-learn 中fit方法返回一个训练好的模型,但是在 Keras 中,fit方法返回一个History对象,包含每个迭代的损失值表现指标。...由于这些原因,最佳实践(尽管并非总是必要的,例如当我们的特征都是二元时)是标准化每个特征,使得特征的值均值为 0 标准差为 1。...或者,我们可以将每个迭代的模型保存到自己的文件,方法是将迭代编号测试损失得分包含在文件名本身中。

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数据科学,机器学习人工智能有什么区别?

当我介绍自己时,经常会被人问到诸如“机器学习xx有何区别?”或“你在使用人工智能吗?”等问题。...并非所有产生洞察的行为都符合数据科学的定义(数据科学的经典定义涉及统计学、软件工程领域专业知识的组合)。但是我们至少可以用这个定义来区分数据科学与MLAL。...数据科学机器学习之间有很多重叠。...(这与早期的游戏系统形成鲜明对比,比如Deep Blue,它更专注于探索优化下期策略)。 人工智能其他领域也是有区别的。...注释: 1)AI effect:有这么一种倾向,他们通常混淆了人工智能通用人工智能的区别,认为所有的人工智能都可以行跨越多个不同领域的任务,甚至超越人类智能。

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数据科学人工智能技术笔记 十二、逻辑回归

如果提供了一个整数,C的这么多个候选值,将从 0.0001 10000 之间的对数标度(C的合理值范围)中提取。...e^{-(\beta_{0}+\beta_{1}x)}}} 其中 P(y_i=1 \mid X) 是第 i 个观测的目标值 y_i 为 1 的概率, X 是训练数据, \beta_0 ...(random_state=0, solver='sag') # 训练模型 model = clf.fit(X_std, y) 带有 L1 正则化的逻辑回归 L1 正则化(也称为最小绝对误差)是数据科学中的强大工具...相反,本教程将展示正则化参数C对系数模型精度的影响。...鸢尾花数据包含来自三种鸢尾花y,四个特征变量X的 50 个样本。 数据集包含三个类别(三种鸢尾),但是为了简单起见,如果目标数据是二元的,则更容易。因此,我们将从数据中删除最后一种鸢尾。

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数据科学人工智能技术笔记 九、模型验证

scores.mean() # 0.95383986928104569 带有网格搜索参数调优的交叉验证 在机器学习中,通常在数据流水线中同时完成两项任务:交叉验证(超)参数调整。...在本教程中,我们将编写示例,它使用 Scikit-learn 结合交叉验证参数调整。 注意:本教程基于 scikit-learn 文档中给出的示例。...# 查看第一个观测的标签 digits.target[0:1] # array([0]) 为了演示交叉验证参数调整,首先我们要将数字数据分成两个名为data1data2的数据集。...重复步骤 3 4,使每一折都成为测试数据一次。 对参数的每个可能值重复步骤 1 到 5。 报告产生最佳结果的参数。...但是,正如 Cawley Talbot 在 2010 年的论文中指出,因为我们使用测试集来选择参数的值,验证模型,我们乐观地偏向于我们的模型评估。

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数据科学人工智能技术笔记 十九、数据整理(上)

按公司团队计算观测数量。...在使用地理数据时,地理编码(将物理地址或位置转换为经纬度)反向地理编码(将经纬度转换为物理地址或位置)是常见任务。...在下面的教程中,我使用 pygeocoder(Google 的 geo-API 的包装器)来进行地理编码反向地理编码。 首先,我们要加载我们想要在脚本中使用的包。...在我们处理数据之前,我们需要1)将字符串分成纬度经度,然后将它们转换为浮点数。以下代码就是这样。...地理定位城市国家 本教程创建一个函数,尝试获取城市国家并返回其经纬度。 但是当城市不可用时(通常是这种情况),则返回该国中心的经纬度。

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10个数据科学、机器学习人工智能播客

随着技术推动机器学习人工智能的快速发展,跟上数据科学的发展趋势已经变得非常重要。当然,阅读外面的一切可能会变得很有挑战性。 播客是一个让自己不断更新的很好选择。...这里有时会相当深入的讨论技术问题,但它仍然是一个跟上人工智能机器学习世界的发展的极好方法。由O‘Reilly媒体的首席数据科学家,Ben Lorica主播。...主持人ChrisVidya是“很酷”的播客之一,他们一边聚在一起喝酒,一边讨论了所有的数据科学。有些主题包括“深度学习的未来”、“深度学习的极限”,以及关于人工智能如何影响艺术家世界的有趣讨论。...平均时间: 30 minutes 总集数: 107 重点领域: 基础数据科学、MLAI主题 工业人工智能(Dan Faggella) ?...每周,Dan Faggella都会采访数据科学家和全球公司的人工智能领袖,了解人工智能的应用影响。过去几年里,你可以听到大量相关的剧集。最近的一集,“你会用人工智能买你的房子或汽车吗?”

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