在之前的博客文章中，我们讨论了信息检索的常见方法，并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里，我们将介绍基准测试，以公平的方式比较各种方法。请注意，基准测试的任务并不简单，不恰当的测试可能会导致人们对模型在现实场景中的表现产生误解。
"玩转TensorFlow与深度学习模型”系列文字教程，本周带来tf.data 使用方法介绍！ 大家在学习和实操过程中，有任何疑问都可以通过学院微信交流群进行提问，有导师和助教、大牛等为您解惑答疑哦。（入群方式在文末） 第六篇的教程主要内容：TensorFlow 数据导入 (tf.data API 使用介绍)。 tf.data 简介 以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用另外一种是使用TensorFlow中的。前者使用起来比较灵活，可以利用Python处理各种输入数
今天给大家介绍帝国理工学院的Antonia Creswell等人在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上发表的文章” Inverting the Generator of a Generative Adversarial Network”。生成性抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)能够生成新的数据样本。生成模型可以从选定的先验分布中提取的潜在样本来合成新的数据样本。经过训练，潜在空间会显示出有趣的特性，这些特性可能对下游任务(如分类或检索)有用。不幸的是，GAN没有提供“逆模型”，即从数据空间到潜在空间的映射，这使得很难推断给定数据样本的潜在表示。在这篇文章中，作者介绍了一种技术：反演(Inversion)，使用反演技术，我们能够识别训练后的神经网络建模和量化神经网络性能的属性。
在做决定时，人们倾向于选择看了更多的选项。注意力如何影响选择过程呢？乘法模型认为注视放大了被关注选项的主观价值；加法模型认为注视增加了一种恒定的、与价值无关的偏见。本研究使用来自多个实验室的6项实验数据验证了两种模型的拟和度。该文由俄亥俄州立大学的研究者完成，发表在期刊Psychological Science上。
数据预处理(也称为数据准备，但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集，组合，结构化和组织数据，以便将其作为数据可视化，分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。
在我们的上一篇博文中，我们介绍了 Elastic Learned Sparse Encoder，这是一种经过训练可有效进行零样本文本检索的模型。Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。特别是，我们探索如何通过使用倒数排名融合和加权分数和将弹性学习稀疏编码器与 BM25 相结合来提高其性能。
数据准备的关键和重复阶段是数据探索。一组因为太大而无法由人工手动读取、检查和编辑每个值的数据，仍需要验证其质量和适用性，然后才可以将其委托给一个值得花费时间和计算的模型。
今天介绍一篇来自于浙江大学的一项研究，关于基于LLM进行人工智能领域内7个不同学术会议QA数据集的论文。
在图像生成模型技术的推动下，视频生成模型在研究和应用领域取得了显著进展。这些模型通常通过从头开始训练或对预训练图像模型插入额外的时间层进行微调来实现。训练通常在混合的图像和视频数据集上进行。尽管视频建模的改进研究主要关注空间和时间层的排列方式，但先前的工作没有探究数据选择的影响。然而，训练数据分布对生成模型的影响是不可忽视的。此外，对于生成式图像建模，已经知道在大型和多样化的数据集上进行预训练，然后在小型但质量更高的数据集上进行微调，可以显著提高性能。然而，之前的视频建模方法往往借鉴了来自图像领域的技术，而对于数据和训练策略的影响，即在低分辨率视频上进行预训练再在高质量数据集上微调，还需要进一步研究。
由于我经常下载和分析geo数据集，而由于geo数据集上的数据分布不一，标准不统一。经常会遇到的难题是，差异分析结果并不满意，包括：1差异基因太少，一个数据集坐下来，只找到几百个差异基因2热图不满意。所以我经过自己的经验和总结，找到了三种方法来优化差异分析。
目前，大多数深度图像压缩方法被设计用来压缩 RGB 颜色空间的图像。然而传统的视频编码标准，则主要设计来压缩 YUV420 色彩空间的图像。在这个研究中，作者首先研究如何调整 RGB 图像的深度压缩框架，以压缩 YUV420 图像。然后研究了调整 YUV 通道的训练失真权重时对编码性能的影响，并将实验结果与 HEVC 和 VVC AI 配置进行比较。提出的方法适用于图像压缩和视频压缩的帧内编码。
互联网文化的兴起，让NLP研究员也是压力山大，不光要搜集传统的语料，新兴的各种梗表达的微妙情绪也只能让机器学习模型直呼看不懂。
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理，这章给我的感悟很多。
Link：https://journals.asm.org/doi/epub/10.1128/msphere.00916-21
今天给大家介绍的是中国科学院计算机研究所发表在Briefings in Bioinformatics上的一篇文章“pNovo 3: precise de novo peptide sequencing using a learning-to-rank ramework”。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
数据科学最重要的内涵是用科学的方法来研究数据。数据科学是在数学、统计学、计算机科学等相关学科的支撑下对数据开展研究和应用的学科，它包括数据采集、数据管理、数据治理、数据分析、数据可视化、数据伦理和数据应用等数据处理全流程，其中，数据分析是对数据进行详细研究和概括总结，进而提炼有价值信息的过程。
北京智源人工智能研究院联合浙大、北大发布SegGPT: Segmenting Everything In Context。让我们来一探究竟。
上篇文章介绍了如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，这篇文章会介绍另外两种情况，处理异常值和类别不平衡的问题。
前沿 当你想了解机器学习，最好的方式就是用真实的数据入手做实验。网络上有很多优秀的开源资料，包括数据集，这里我们选择了加利福尼亚的房价数据集(数据的获得后面会给出)，它的统计图如下所示，横纵坐标分别代
人工智能在包括基因组学在内的许多研究领域中都有应用。阿斯利康（AstraZeneca）的斯拉夫·彼得罗夫斯基（SlavéPetrovski）揭示了如何在人类基因组研究中使用AI及其在未来的发展。
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
今天给大家介绍南开大学杨建益教授等人在Bioinformatics上发表的文章“Recognition of smallmolecule–RNA binding sites using RNA sequence and structure”。
引言 首先感谢：https://github.com/AberHu/Knowledge-Distillation-Zoo
Flink 是一个复杂的框架，并提供了许多方法来调整其执行。在本文中，我将展示四种不同的方法来提高 Flink 应用程序的性能。如果你不熟悉 Flink，你可以阅读其他介绍性的文章，比如这个，这个和这个。如果你已经熟悉 Apache Flink，本文将帮助你更快地创建应用程序。
我们知道，AI模型的成功很大部分可以归因于对大数据的泛化。然而，在时间序列识别分类领域，许多数据集通常非常小。解决这个问题的一种方法是通过数据增强。最近来自日本九州大学的几位学者调查了时间序列的数据增强技术及其在时间序列分类中的应用，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了随机转换、模式混合、生成模型和分解方法的数据增强模型，系统阐述了近些年数据增强方向的最新成果。
所有的机器学习算法都需要输入数值型的向量数据，图嵌入通过学习从图的结构化数据到矢量表示的映射来获得节点的嵌入向量。它的最基本优化方法是将具有相似上下文的映射节点靠近嵌入空间。我们可以使用两种正交方法（同质性和结构等效性）之一或它们的组合来定义图中节点的上下文。
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下
PS: 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。
假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的, 并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进？通过将错误归因于流水线的特定组件, 您可以决定如何排定工作的优先级。
机器之心报道 机器之心编辑部 不需要 RLHF，LIMA 就能和 GPT-4、Bard、DaVinci003 相媲美，甚至更好。 作为当前 AI 领域的顶流，ChatGPT、GPT-4 等大模型在文本理解、生成、推理等方面展现出强大的能力，这离不开其背后的生成领域训练新范式 ——RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习的方式依据人类反馈优化语言模型。 使用 RLHF 方法，大型语言模型可与人类偏好保持对齐，遵循人类意图，最小化无益、失
时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。
早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的每一个陈述都可以用成分的比率来表述，并开发出一套基本原理、各种方法、操作和工具来进行成分数据分析。其中，对数比变换方法被地质学、生态学等领域的统计学家和研究人员广泛接受，因为通过对数比变换，可以消除组成数据的样本空间（单纯性）受约束问题，并将数据投影到多元空间中。因此，所有可用的标准多元技术都可以再次用于分析成分数据。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
本文介绍了Validation验证，包括Validation的常见方法、使用场景、注意事项以及如何进行模型选择。同时，本文还通过一个手写数字识别的例子，详细讲解了Validation的具体实施过程。
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
第二部分：数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思，还有为什么我觉得它很重要，之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来，使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单，但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注：ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但
假设要解决一个时序问题：根据过往两年的数据（2012 年 8 月至 2014 年 8月），需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
什么样的处理才算是正确的处理呢？为了目的不择手段？只要得到好的预测性能就万事大吉？事实确实如此，但是这么做的关键在于，你能确保未知数据也能有个不错的表现。就像我经常说的那样，你很容易就会受到它的蒙蔽，在分析训练结果的时候，轻易地就相信了你选择的方法。 以下三点很重要。 1.模型评价是关键 数据分析/机器学习/数据科学（或任何你能想到的领域）的主要目标，就是建立一个系统，要求它在预测未知数据上有良好的表现。区分监督学习（像分类）和无监督学习（如聚合）其实没有太大的意义，因为无论如何你总会找到办法来构建和设计你
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
工作中，我们常常会遇到各式各样的数据，例如网站性能，销售业绩，客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据，有哪些行之有效的方法来形象化数据，挖掘数据关系，提升数据价值呢？
对蛋白质结构模型准确性局部（单残基）和全局（整个结构）的预测是许多蛋白质建模应用程序中必不可少的步骤。随着最近深度学习技术的发展，单模型质量评估的方法也已经能通过使用2D和3D卷积深度神经网络取得了进展。
随着大规模数据集预训练模型的广泛应用，迁移学习已成为计算机视觉任务中的关键技术。但是，从大量的预训练模型库中为特定下游任务选择最优的预训练模型仍然是一个挑战。现有的方法主要依赖于编码的静态特征与任务标签之间的统计相关性来测量预训练模型的可迁移性，但它们忽略了微调过程中潜在的表示动力学的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们从潜在能量的角度提出了一种新颖的方法——PED，来解决这些挑战。我们将迁移学习动力视为降低系统潜在能量的过程，并直接对影响微调动力学的相互作用力进行物理学建模。通过在物理驱动模型中捕获动态表示的运动来降低潜在能量，我们可以获得增强和更稳定的观测结果来估计可迁移性。在10个下游任务和12个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以顺利集成到现有的优秀技术中，增强它们的性能，这揭示了它在模型选择任务中的有效性和发掘迁移学习机制的潜力。我们的代码将在https://github.com/lixiaotong97/PED上开源。
你有没有想过是什么原因导致了这些排名的高差异?换句话说，为什么一个模型在私有排行榜上评估时会失去稳定性? 在本文中，我们将讨论可能的原因。我们还将学习交叉验证和执行它的各种方法。 模型的稳定性? 总
本文为《Artificial Intelligence in Drug Design》一书第17章的内容，作者是来自Biogen公司生物治疗学和药物学部门的Govinda Bhisetti和Cheng Fang。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、王玥 编辑：陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, challeng
数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 作者 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, ch
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