标签：数据质量
MLOps：从模型到生产级系统的全生命周期管理
本文深入探讨MLOps的核心概念与实践，涵盖从模型设计到生产级系统的全生命周期管理，包括系统设计、部署、测试、数据质量、性能监控、安全性、公平性和可解释...
AI Engineering：从模型到生产级系统的全面解析
卡内基梅隆大学即将在2025年春季开设的“Machine Learning in Production / AI Engineering”课程，深入探讨从模型到生产级系统的完整生命周期。课程涵盖系统设...
AI炒股：技术神话与现实挑战
本文深入探讨了AI炒股的技术优势与潜在风险，分析了AI大模型在投资建议中的应用及其合规性，并提供了投资者使用AI工具时的注意事项。AI炒股虽高效，但需警惕...
Transformer技术革命：从数据到算力的AI进化之路
本文深入探讨了Transformer技术如何推动人工智能的进化，从数据质量、深度学习算法到算力优化，全面分析了AI技术发展的关键要素。文章还讨论了开源生态和资本...
ChatGPT与AI技术的演进：从数据到智能体的未来
本文探讨了人工智能技术的发展历程，特别是数据、算法和算力三要素的演进。文章提到李飞飞在数据质量上的贡献，以及辛顿在深度学习算法上的基础性研究。还讨...
神经符号系统：AI领域的技术挑战与未来发展
本文探讨了AI领域的主要挑战与优势，包括算力瓶颈、数据质量与多样性、商业化压力等，同时分析了本土市场纵深、政策支持、成本控制等优势。文章还展望了神经...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。