在实际场景中,很多数据集都是多维度的。随着维度的增加,数据空间的大小(体积)会以指数级别增长,使数据变得稀疏,这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战,对距离的计算,聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方
数据质量规则的依据来源核心是数据标准。如何保障数据标准被落地以及被执行呢?通过数据质量的情况进行一个检查,这就是数据标准、元数据以及数据质量之间的关系。数据质量的每一条核验规则写到每一个字段上、每一条元数
高可用用于处理各种宕机问题,而宕机可以分成服务器宕机、机房级宕机,甚至是一个城市发生宕机。机房级宕机:机房光纤不通/被挖断,机房整体掉电(双路备用电源也不可用);城市级宕机:一般指整个城市的进出口网络,骨干交换机发生的
增加 checkpoint frequency ,减少 checkpoint time 和 retrieval time 有助于提升故障恢复的效率。因此,从两方面优化:一方面,把断点尽量保存在 CPU 内存中, CPU 内存可以使本地或者远端的,从而避免去读写磁盘。另一方面,增
大语言模型的核心能力大致分为:生成(Generate)、总结(Summarize)、提取(Extract)、分类(Classify)、检索(Search)与改写(Rewrite)六部分。1、生成能力(Generate)文本生成是给定输入与上下文生成新文本。生成能力是LLM最核心的能力。
以下内容供参考。获取初始数据集,该初始数据集包括多个金融类型的子数据集;基于机器学习算法和人工智能生成AIGC大模型对该初始数据集进行热度筛选处理以及信息归纳提取处理,以得到目标数据集;根据该目标数据集对初始金融
如果模型基于错误的、无意义的数据建立,那么这个模型也会出错。因此,如果源数据带有缺失值(NaN),就需要在数据预处理中进行清洗。缺失值是最常见的数据问题,有很多处理缺失值的方法。保留对于有些缺失值占比不大或者通过其
效能建设的核心变量,在于数据治理。但这个“数据”,和大数据时代的“数据”,内涵又有很大不同。传统的数据治理,针对数据分析场景,主要面向结构化数据,包括主动元数据、AI增强治理等技术,已成比较成熟的体系。而数据治理的新
AI聊天机器人应用,它可以让你通过视频通话和AI进行实时的交流。它的知识储备丰富,可以听懂各种语言,任何话题都可以交流,它也会给出合理的回答。 基于人工智能技术的生态系统,可以准确理解你的要求并提供完整的答案。它不
安全是构建生成式 AI 不可回避的重要议题,企业只有在 AI 旅程中做好数据、模型和应用的安全防护,才能更好地借助 AI 加速业务创新。为此,帮助客户在数据治理层面,实现自动化敏感数据发现并在统一平台上管理数据资产;并开发
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