在機器學(xué)習(xí)和資料科學(xué)領(lǐng)域，模型的可解釋性一直是研究者和實踐者關(guān)注的焦點。隨著深度學(xué)習(xí)和整合方法等複雜模型的廣泛應(yīng)用，理解模型的決策過程變得尤為重要?？山忉屓斯ぶ腔郏‥xplainableAI|XAI）透過提高模型的透明度，幫助建立對機器學(xué)習(xí)模型的信任和信心。提高模型的透明度可以透過多種複雜模型的廣泛應(yīng)用等方法來實現(xiàn)，以及用於解釋模型的決策過程。這些方法包括特徵重要性分析、模型預(yù)測區(qū)間估計、局部可解釋性演算法等。特徵重要性分析可以透過評估模型對輸入特徵的影響程度來解釋模型的決策過程。模型預(yù)測區(qū)間估計

本文將介紹如何透過學(xué)習(xí)曲線來有效辨識機器學(xué)習(xí)模型中的過度擬合和欠擬合。欠擬合和過擬合1、過擬合如果一個模型對資料進(jìn)行了過度訓(xùn)練，以至於它從中學(xué)習(xí)了噪聲，那麼這個模型就被稱為過擬合。過度擬合模型非常完美地學(xué)習(xí)了每一個例子，所以它會錯誤地分類一個看不見的/新的例子。對於一個過度擬合的模型，我們會得到一個完美/接近完美的訓(xùn)練集分?jǐn)?shù)和一個糟糕的驗證集/測試分?jǐn)?shù)。略有修改："過擬合的原因：用一個複雜的模型來解決一個簡單的問題，從資料中提取雜訊。因為小資料集作為訓(xùn)練集可能無法代表所有資料的正確表示。"2、欠擬合如

寫在前面今天我們探討下深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何改善在複雜環(huán)境中基於視覺的SLAM（同時定位與地圖建構(gòu)）表現(xiàn)。透過將深度特徵提取和深度匹配方法相結(jié)合，這裡介紹了一種多功能的混合視覺SLAM系統(tǒng)，旨在提高在諸如低光條件、動態(tài)光照、弱紋理區(qū)域和嚴(yán)重抖動等挑戰(zhàn)性場景中的適應(yīng)性。我們的系統(tǒng)支援多種模式，包括拓展單目、立體、單目-慣性以及立體-慣性配置。除此之外，也分析如何將視覺SLAM與深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合，以啟發(fā)其他研究。透過在公共資料集和自採樣資料上的廣泛實驗，展示了SL-SLAM在定位精度和追蹤魯棒性方面優(yōu)

1950年代，人工智慧（AI）誕生。當(dāng)時研究人員發(fā)現(xiàn)機器可以執(zhí)行類似人類的任務(wù)，例如思考。後來，在1960年代，美國國防部資助了人工智慧，並建立了實驗室進(jìn)行進(jìn)一步開發(fā)。研究人員發(fā)現(xiàn)人工智慧在許多領(lǐng)域都有用武之地，例如太空探索和極端環(huán)境中的生存。太空探索是對宇宙的研究，宇宙涵蓋了地球以外的整個宇宙空間。太空被歸類為極端環(huán)境，因為它的條件與地球不同。要在太空中生存，必須考慮許多因素，並採取預(yù)防措施?？茖W(xué)家和研究人員認(rèn)為，探索太空並了解一切事物的現(xiàn)狀有助於理解宇宙的運作方式，並為潛在的環(huán)境危機

機器學(xué)習(xí)是人工智慧的重要分支，它賦予電腦從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，並能夠在無需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，從影像辨識和自然語言處理到推薦系統(tǒng)和詐欺偵測，它正在改變我們的生活方式。機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域存在著多種不同的方法和理論，其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學(xué)習(xí)五大派」。這五大派分別為符號派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。 1.符號學(xué)派符號學(xué)（Symbolism），又稱符號主義，強調(diào)利用符號進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過程，透過現(xiàn)有的

C++中機器學(xué)習(xí)演算法面臨的常見挑戰(zhàn)包括記憶體管理、多執(zhí)行緒、效能最佳化和可維護(hù)性。解決方案包括使用智慧指標(biāo)、現(xiàn)代線程庫、SIMD指令和第三方庫，並遵循程式碼風(fēng)格指南和使用自動化工具。實作案例展示如何利用Eigen函式庫實現(xiàn)線性迴歸演算法，有效地管理記憶體和使用高效能矩陣操作。

譯者|李睿審校|重樓人工智慧（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）模型如今變得越來越複雜，這些模型產(chǎn)生的產(chǎn)出是黑盒子－無法向利害關(guān)係人解釋?？山忉屝匀斯ぶ腔郏╔AI）致力於透過讓利害關(guān)係人理解這些模型的工作方式來解決這個問題，確保他們理解這些模型實際上是如何做出決策的，並確保人工智慧系統(tǒng)中的透明度、信任度和問責(zé)制來解決這個問題。本文探討了各種可解釋性人工智慧（XAI）技術(shù)，以闡明它們的基本原理?？山忉屝匀斯ぶ腔壑陵P(guān)重要的幾個原因信任度和透明度：為了讓人工智慧系統(tǒng)被廣泛接受和信任，使用者需要了解決策是如何做出的

MetaFAIR聯(lián)合哈佛優(yōu)化大規(guī)模機器學(xué)習(xí)時所產(chǎn)生的資料偏差，提供了新的研究架構(gòu)。據(jù)所周知，大語言模型的訓(xùn)練常常需要數(shù)月的時間，使用數(shù)百甚至上千個GPU。以LLaMA270B模型為例，其訓(xùn)練總共需要1,720,320個GPU小時。由於這些工作負(fù)載的規(guī)模和複雜性，導(dǎo)致訓(xùn)練大模型存在著獨特的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。最近，許多機構(gòu)在訓(xùn)練SOTA生成式AI模型時報告了訓(xùn)練過程中的不穩(wěn)定情況，它們通常以損失尖峰的形式出現(xiàn)，例如Google的PaLM模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了多達(dá)20次的損失尖峰。數(shù)值偏差是造成這種訓(xùn)練不準(zhǔn)確性的根因，