如何开展数据分析?–产品经理

2.数据预处理:收集到的原始数据进行清洗、去重、转换等操作,消除数据中的噪声和异常值,提高数据质量;3.数据存储:将预处理后的数据存储到合适数据存储系统中,如分布式文件系统(HadoopHDFS)或数据库(NoSQL)4.数据处理与分析:使用各种技术和工具对数据进行分析,如统计分析、机器学习等,以发现数据中的模式、关联...

它思科技CTO聂玮奇:消除“AI幻觉”,搭建高可靠对话云平台丨数据猿...

除此之外,算力也是吸引它思来到成都的原因。对于AI企业来说,算力是不可或缺的资源。成都的算力资源丰富,能够满足公司大规模模型训练和数据处理的需求,这一点对于依赖高性能计算的大模型公司尤为重要。聂玮奇谈到,在政策方面,成都的政府政策对企业有不少的倾斜,几乎每一两周都会有新的政策出台,为企业的发展提供了...

政治文本分析的机器学习方法:解决数据稀缺的路径 | 研究

造成这种情况的一个重要原因是,BERT-base学习的预训练任务(MLM)与研究人员感兴趣的实际最终分类任务非常不同。这就是为什么BERT的最后一个特定任务层(为MLM调整的任务头)通常会被完全删除,并在微调前随机重新初始化——这构成了“任务知识”的重要损失。然后,BERT需要在人工标注的数据上进行微调,从头开始学习新的...

【遥感入门系列】遥感图像预处理需要哪些步骤

数据预处理的过程包括几何校正(地理定位、几何精校正、图像配准、正射校正等)、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、去云及阴影处理和大气校正等几个环节,如下图是中等分辨率的全色和多光谱图像预处理流程图示。在几何校正环境,使用从标准数据中选择控制点方式进行对全色图像几何校正,以全色图像作为基准图像配准多光谱图像,...

92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了

这里的原因其实有很多,咱们抽象为两种:1.特定超参组合下,炼丹的上限就是这么低。就是超参选错了。2.超参组合的上限很高,但缘分没到,炼废了。属于是“运气”问题。注:大模型训练的广义超参,和之前bert模型时代的超参定义不太一样。举个例子,用RLHF还是DPO,数据集多大,有哪些类型,比例如何,比例怎么变的...

IP地址定位中多源数据融合的应用

(一)数据预处理多源数据融合之前需要对来自不同数据源的数据进行预处理(www.e993.com)2024年11月28日。包括数据清洗,以去除噪声、重复和异常的数据点;格式转换,将不同格式的数据转换为统一的格式,以便后续处理;以及误差校正,针对不同数据源可能存在的系统误差和随机误差,采用相应的方法进行校正。例如,对于GPS数据,可能需要校正由于卫星时钟误差、大...

寿晓明|算法信任的流程治理体系重塑——以数据交易场景为例

算法的设计者和使用者在被进行算法监管时,应当向国家数据局披露算法中的人为因素。具体内容则包括算法设计者、使用者和算法运行的监督第三方和责任方。“在设计和编码中,程序员或设计者可能会试图以公开或隐蔽的方式嵌入一种逻辑,以使算法偏向期望的目标”。算法的设计者名单应当向国家数据局进行披露,算法设计者名单...

训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?

1.数据来源一致训练集、验证集和测试集通常来自同一数据源或具有相同的数据分布。这意味着它们共享相同的数据特征和属性,确保模型在不同阶段处理的数据具有一致性。这就像是在同一个课堂里学习,大家都在吸收着同样的知识。2.相似的数据预处理在模型训练之前,训练集、验证集和测试集都需要进行相似的数据预处...

试论数据资产证券化

《指导意见》提到的数据资产价值评估方法主要包括成本法、收益法、市场法三种,其中成本法目前被企业广泛使用,原始数据在经过采集、预处理、研发、分析、营销、风控六个阶段后,成为可交易的数据产品,然后再分析各阶段产生的费用确认为数据资产的成本。收益法是根据各地数据交易中心提供的交易数据,可以对部分企业数据资产...

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

另类数据被人们采信用于决策的原因是什么?1.补充传统数据:另类数据可以补充传统金融数据的不足,提供更全面的经济和市场信息。例如,用电量指数可以反映工业生产的活跃程度,而挖掘机指数可以反映基础设施建设的强度。2.实时性和连续性:另类数据往往具有实时性,能够提供即时的市场信息。例如,快递指数可以实时反映消费...