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Articles by TechLead KrisChang
强化学习详解：理论基础与核心算法解析-CSDN博客
本文详细介绍了强化学习的基础知识和基本算法，包括动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习，解析了其核心概念、算法步骤及实现细节。 关注TechLead，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，上亿营收AI产品研发负责人。 一、导论 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中的一个重要分支，其目标是通过与环境的交互来学习决策策略，以最大化长期累积奖励。在强化学习中，智能体（agent）通过执行一系列动作来影响环境，从而获得反馈信号，即奖励（reward）。这种学习机制模仿了生物体在自然界中的学习过程，因此具有很强的现实意义和应用前景。 强化学习已经在多个领域展示了其强大的能力，以下是几个典型的应用场景： 游戏是强化学习的一个重要应用领域，特别是在复杂的策略游戏中，RL算法已经取得了显著的成功。例如，AlphaGo利用深度强化学习和蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search,...
机器学习-监督学习6大核心算法技术精讲与代码实战-CSDN博客
监督学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯算法精讲，模型评估精讲 关注作者，复旦AI博士，分享AI领域与云服务领域全维度开发技术。拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕博，复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 1.1 什么是监督学习 监督学习（Supervised Learning）是机器学习的一个重要分支，其核心目标是通过已知的训练数据（包括输入和对应的输出）来学习一个映射函数，使其能够对未知的数据进行有效的预测。在监督学习的过程中，算法通过观察大量的示例数据，逐步调整其内部参数，使得预测结果尽可能接近真实值。 具体而言，监督学习的任务可以分为两类： 回归（Regression）：预测连续数值。例如，根据历史房价数据预测未来房价。 分类（Classification）：预测离散标签。例如，根据邮件内容预测其是否为垃圾邮件。 在监督学习中，训练数据通常以特征-标签对（Feature-Label...
亮数据：高效率数据采集，加速大模型训练！-CSDN博客
亮数据，适合大模型数据采集的可视化高效率数据采集工具。 亮数据，高效率数据采集 一、大模型训练需要数据 大模型数据处理的流程，分为数据采集、数据清洗、数据评估和指令数据标注四个主要阶段，而这些阶段中最重要的就是数据采集阶段，需要海量的数据才能让大模型涌现智能。 访问点击： 亮数据加速数据采集。 涉及多种数据源，包括点云、图像、文本和语音，数据来源涵盖公开数据集、百科数据、电子书、Common Crawl数据集、新闻数据和行业数据。 通过结合专家知识、大数据和AI，实现一键数据清洗，步骤包括数据去重、网页语言过滤、特殊符号过滤和图像裁剪。基于模型反馈对数据清洗质量进行评估。 包括人工评估和基于模型的自动评估，确保数据的高灵敏度和高质量。 利用语言模型（LM）自动生成和标注指令数据，显著降低行业数据标注成本，提高效率。包括种子指令编写、指令扩增和数据集自动生成与标注。 二、亮数据高效率采集工具介绍 亮数据是一家提供全方位网络数据服务的公司，专注于商用代理和数据采集。在数据采集方面，亮数据提供了一系列强大的工具和服务：...
Go协程揭秘：轻量、并发与性能的完美结合-CSDN博客
Go协程为并发编程提供了强大的工具，结合轻量级、高效的特点，为开发者带来了独特的编程体验。本文深入探讨了Go协程的基本原理、同步机制、高级用法及其性能与最佳实践，旨在为读者提供全面、深入的理解和应用指导。 关注【TechLead】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 Go协程（goroutine）是Go语言中的并发执行单元，它比传统的线程轻量得多，并且是Go语言并发模型中的核心组成部分。在Go中，你可以同时运行成千上万的goroutine，而不用担心常规操作系统线程带来的开销。 什么是Go协程？ Go协程是与其他函数或方法并行运行的函数或方法。你可以认为它类似于轻量级的线程。其主要优势在于它的启动和停止开销非常小，相比于传统的线程来说，可以更有效地实现并发。 package main import ( "fmt" "time" ) func sayHello() { for i := 0; i < 5;...
Go之流程控制大全: 细节、示例与最佳实践
本文深入探讨Go语言中的流程控制语法，包括基本的if-else条件分支、for循环、switch-case多条件分支，以及与特定数据类型相关的流程控制，如for-range循环和type-switch。文章还详细描述了goto、fallthrough等跳转语句的使用方法，通过清晰的代码示例为读者提供了直观的指导。 关注【TechLead KrisChang】，分享互联网架构、云服务技术、AI技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 在计算机编程中，流程控制是核心的组成部分，它决定了程序应该如何根据给定的情况执行或决策。以下是Go语言所支持的流程控制结构的简要概览： 流程控制类型代码 if-else条件分支 if condition { } else { } for循环 for initialization; condition; post { } switch-case多条件分支 switch value { case v1: ...
Azure AI - 沉浸式阅读器，阅读障碍用户福音
[沉浸式阅读器]是 [Azure AI 服务]的一部分，它是一款采用包容性设计的工具，通过应用可靠的技术，帮助提高新读者、语言学习者和有学习差异（如阅读障碍）的用户的阅读理解能力。 通过沉浸式阅读器客户端库，你可利用 Microsoft Word 和 Microsoft OneNote 中所用的相同技术来改进 Web 应用程序。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、什么是沉浸式阅读器 沉浸式阅读器旨在让每个人都能更轻松、更方便地阅读。 让我们看一下沉浸式阅读器的一些核心功能。 沉浸式阅读器可将内容划分开来提高可读性。 对于常用字词，沉浸式阅读器将显示图片。 沉浸式阅读器可突出显示动词、名词、代词等内容，用于帮助学习者了解语音和语法的各个部分。 语音合成（或文本转语音）已嵌入到沉浸式阅读器服务中，可让读者选择要朗读的文本。 沉浸式阅读器可将文本实时翻译成多种语言。...
Azure 机器学习 - 如何使用模板创建安全工作区
本教程介绍如何使用 [Microsoft Bicep]和 [Hashicorp Terraform]模板创建以下 Azure 资源： Azure 虚拟网络。 以下资源在此 VNet 后面进行保护： Azure 机器学习工作区 Azure 机器学习计算实例 Azure 机器学习计算群集 Azure 存储帐户 Azure Key Vault Azure Application Insights Azure 容器注册表 Azure Bastion 主机 Azure 机器学习虚拟机 (Data Science Virtual Machine) Bicep 模板还会创建 Azure Kubernetes 服务群集，并为其创建单独的资源组。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 I 在使用本文中的步骤之前，必须有一个 Azure 订阅。 如果还没有 Azure 订阅，可以创建一个免费帐户。 还必须具有 Bash 或...
NLP信息抽取全解析：从命名实体到事件的PyTorch实战指南_TechLead KrisChang的博客-CSDN博客
本文深入探讨了信息抽取的关键组成部分：命名实体识别、关系抽取和事件抽取，并提供了基于PyTorch的实现代码。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 引言 随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都会接触到大量的非结构化数据，如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息，但也提出了一个重要问题：如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识？这就是信息抽取（Information Extraction, IE） 的任务。 信息抽取不仅是自然语言处理（NLP）的一个核心组成部分，也是许多实际应用的关键技术。例如： 在医疗领域，信息抽取技术可以用于从临床文档中提取病人的重要信息，以便医生作出更准确的诊断。 在金融领域，通过抽取新闻或社交媒体中的关键信息，机器可以更准确地预测股票价格的走势。 在法律领域，信息抽取可以帮助律师从大量文档中找出关键证据，从而更有效地构建或驳斥案件。...
NLP机器翻译全景：从基本原理到技术实战全解析_TechLead KrisChang的博客-CSDN博客
机器翻译是使计算机能够将一种语言转化为另一种语言的技术领域。本文从简介、基于规则、统计和神经网络的方法入手，深入解析了各种机器翻译策略。同时，详细探讨了评估机器翻译性能的多种标准和工具，包括BLEU、METEOR等，以确保翻译的准确性和质量。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 机器翻译，作为自然语言处理的一个核心领域，一直都是研究者们关注的焦点。其目标是实现计算机自动将一种语言翻译成另一种语言，而不需要人类的参与。 1. 什么是机器翻译 (MT)? 机器翻译(MT)是一种自动将源语言文本翻译成目标语言的技术。它使用特定的算法和模型，尝试在不同语言之间实现最佳的语义映射。 示例: 当你输入"Hello, world!“到Google翻译，并将其从英语翻译成法语，你会得到"Bonjour le monde!”。这就是机器翻译的一个简单示例。 2.
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战_TechLead KrisChang的博客-CSDN博客
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而，理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来，我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法，以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。 传统NLP技术概览 早期的NLP系统大多基于规则和模式匹配。这些方法具有高度的解释性，但缺乏灵活性。例如，正则表达式和上下文无关文法（CFG）被用于文本匹配和句子结构的解析。...
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战_TechLead KrisChang的博客-CSDN博客
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead，分享AI技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 在深度学习领域，模型的性能不断提升，但同时计算复杂性和参数数量也在迅速增加。为了让模型更高效地捕获输入数据中的信息，研究人员开始转向各种优化策略。正是在这样的背景下，注意力机制（Attention Mechanism）应运而生。本节将探讨注意力机制的历史背景和其在现代人工智能研究和应用中的重要性。 历史背景 2014年：序列到序列（Seq2Seq）模型的出现为自然语言处理（NLP）和机器翻译带来了巨大的突破。...
解码Transformer：自注意力机制与编解码器机制详述与代码实现_TechLead KrisChang的博客-CSDN博客
本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 Transformer的出现标志着自然语言处理领域的一个里程碑。以下将从技术挑战、自注意力机制的兴起，以及Transformer对整个领域的影响三个方面来全面阐述其背景。 1.1 技术挑战与先前解决方案的局限性 早期的序列模型，如RNN和LSTM，虽然在某些场景下表现良好，但在实际操作中遇到了许多挑战： 计算效率：由于RNN的递归结构，它必须逐个处理序列中的元素，从而使计算无法并行化。 长距离依赖问题：RNN难以捕获序列中的长距离依赖，而LSTM虽有所改善，但仍不完美。...
编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析_TechLead KrisChang的博客-CSDN博客
机器学习作为人工智能的核心部分，已经成为现代科技发展不可或缺的重要组成。随着大数据的兴起和计算能力的增强，机器学习技术逐渐渗透到我们生活的方方面面。本章节将简要介绍机器学习的基本定义、其重要性以及在各领域的应用场景。 1.1 机器学习的定义 机器学习是一门研究计算机如何利用经验改善性能的科学。它的主要目的是通过从数据中学习模式并作出预测或决策。在技术层面上，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。 1.2 重要性和应用场景 重要性 机器学习已经变得极其重要，它不仅推动了科学研究的进展，还促进了许多工业领域的创新。通过自动化和智能化的手段，机器学习正在不断改变我们的工作和生活方式。 应用场景 机器学习的应用已经渗透到许多领域，包括但不限于： 医疗：通过分析医学图像和临床数据进行疾病诊断。 金融：用于风险管理、股票市场分析等。 自动驾驶：通过解析来自传感器的数据，使汽车能够自主行驶。 娱乐：推荐系统的构建，为用户提供个性化的内容推荐。...
Selenium+2Captcha 自动化+验证码识别实战
本文深入探讨了使用Selenium库进行网页自动化操作，并结合2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的破解。内容涵盖Selenium的基础知识、验证码的分类、2Captcha服务的使用，以及通过实例进行的详细讲解，最后对实践进行总结和优化思考，为读者提供了一条完整的验证码破解实践路线图。 在现代Web开发中，自动化测试和Web爬虫是很常见的任务。在这两个领域，Selenium是一个被广泛使用的工具，能模拟浏览器操作并对Web页面进行操作和分析。在本篇文章中，我们将首先介绍Selenium的基础知识，然后进一步探讨如何用它来处理另一个常见的Web问题：验证码。 1.1 Selenium简介及其应用场景 Selenium是一个自动化测试工具，主要用于Web应用程序的功能和性能测试。它可以直接运行在浏览器上，支持多种操作系统、浏览器和编程语言。除了测试，Selenium也经常被用在Web爬虫中，用于模拟和自动化浏览器操作。 from selenium import webdriver driver = webdriver.Firefox()...
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