亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

掌握 訓練視覺和大型語言模型的藝術，理解概念基礎并獲得行業專家的指導。了解AWS服務和設計模式，并提供相關的編程示例。

主要特點 學習開發、訓練、調整和應用優化的端到端流程的基礎模型 通過AWS和SageMaker的示例，探索模型和數據集的大規模分布式訓練 評估、部署并將您的定制模型運營化，包括偏差檢測和流程監控 基礎模型已經永久性地改變了機器學習。從BERT到ChatGPT，從CLIP到穩定擴散，當數十億的參數與大數據集和數百至數千的GPU結合時，其結果無疑是創紀錄的。本書中的建議、建議和代碼樣本將幫助您在AWS和Amazon SageMaker上從頭開始預訓練和微調您自己的基礎模型，同時將它們應用到您的組織中的數百個用例。

在經驗豐富的AWS和機器學習專家Emily Webber的建議下，本書將幫助您學習從項目構思到數據集準備，訓練，評估，部署大型語言，視覺和多模型的一切所需知識。通過對基礎概念的逐步解釋和實用示例，您將從掌握預訓練的概念到準備您的數據集和模型，配置環境，訓練，微調，評估，部署，優化您的基礎模型。 您將學習如何將規模定律應用于在多個GPU上分發您的模型和數據集，消除偏差，達到高吞吐量，并構建部署流程。

到本書結束時，您將充分準備好自己開始預訓練和微調未來的基礎模型的項目。 您將學到什么 找到預訓練和微調的正確用例和數據集 準備大規模訓練，使用自定義加速器和GPU 在AWS和SageMaker上配置環境以最大化性能 根據您的模型和約束條件選擇超參數 使用多種并行方式分發您的模型和數據集 避免因工作重啟、間歇性健康檢查等問題導致的陷阱 使用定量和定性洞察評估您的模型 部署您的模型，并用監控流水線進行運行時改進

學習如何顛覆性的AI聊天機器人將改變學校、工作和更多領域。 《ChatGPT入門》為你解密這個能回答問題、寫作文、生成幾乎任何被問到的文本的人工智能工具。這個強大的生成型AI被廣泛預測將顛覆教育和商業。在這本書中，你將學習ChatGPT是如何工作的，以及如何操作它以得到滿意的結果。你還將探討使用AI生成內容的各種目的的倫理問題。由一位在人工智能前線工作了十多年的記者撰寫，這本書深入探討了ChatGPT的潛力，讓你能做出明智的決定——而無需向ChatGPT尋求幫助。 了解ChatGPT的工作方式以及它如何適應生成型AI的世界 利用ChatGPT的力量來幫助你，并避免讓它阻礙你 編寫能得到你想要的回應類型的查詢 看看ChatGPT API如何與其他工具和平臺交互 這本及時的《入門》書籍非常適合任何生活或職業可能受到ChatGPT和其他AI影響的人。ChatGPT只是冰山一角，這本書可以幫助你為未來做好準備。

盡管你可以在YouTube、博客、文章、社交媒體和其他地方找到大量關于ChatGPT的內容，但這本書是首批，如果不是第一本，關于這個主題的全面性文本，特別是針對初學者或介紹級別。并且請不要誤解。在少數AI科學家之外，每個人在接觸ChatGPT時都是初學者。請安心，知道你正在和全球數百萬其他人一起學習。 如果你已經在嘗試或使用ChatGPT，你將在這本書中找到多種方法，利用你已經知道的內容，并將新事物融入到你的努力中，以便從ChatGPT中獲得更多。請注意，對ChatGPT的討論包括解釋和提及支持ChatGPT的GPT模型，但這些模型也被用作除此聊天機器人之外的其他應用的AI模型。對類似ChatGPT的模型的引用可能意味著它們在技術上與ChatGPT相似，也可能不相似。例如，競爭模型可能有也可能沒有大型語言模型（LLMs）作為其基礎，正如ChatGPT一樣，但它們仍然被稱為“類似”，因為它們的用戶界面和功能與ChatGPT的非常相似。這樣，你可以更容易地比較和理解市場上的各種生成型AI聊天機器人，而不需要深陷技術細節。一些網址可能會跨越兩行文本。如果你正在閱讀紙質版的這本書，并想訪問其中一個網頁，只需按照文本中記錄的方式準確輸入地址，忽略行間斷開的部分。如果你正在閱讀電子書，那就簡單了；只需點擊網址即可直接進入網頁。

生成預訓練變換器3（GPT-3）是來自OpenAI的高級語言模型，可以生成幾乎無法與人類寫作區分的文字。無論你有沒有技術背景，這本書都將幫助你理解并開始使用GPT-3和OpenAI API。如果你想動手使用人工智能進行自然語言處理（NLP）任務，這本易于理解的書將幫助你開始。這本書從高層次介紹NLP和GPT-3開始，通過實用的例子，指導你如何利用OpenAI API和GPT-3進行文本生成、分類和語義搜索。你將探索OpenAI API和GPT-3的能力，并了解GPT-3最適合哪些NLP使用場景。你還會學習如何使用API并優化請求以獲得最好的可能結果。這本書通過以OpenAI Playground為焦點的例子和易于理解的JavaScript和Python代碼樣本，展示了GPT-3在生產中的可能應用。在這本書的最后，你將理解GPT-3的最佳使用場景，以及如何在你的應用中集成OpenAI API以處理各種NLP任務。

這本書是為對自然語言處理(NLP)或學習GPT-3感興趣的人編寫的，無論他們是否具有技術背景。對于希望了解NLP，AI和GPT-3的開發人員，產品經理，企業家和業余愛好者，這本書都會非常有用。您只需要基本的計算機技能就可以充分利用本書。盡管擁有現代編程語言的經驗會有所幫助，但并非必需。我們提供的代碼示例對初學者友好，易于理解，即使您是編程新手也能輕松掌握。

第一章，介紹GPT-3和OpenAI API，是對GPT-3和OpenAI API的高級介紹。第二章，GPT-3的應用和用例，是對GPT-3核心用例：文本生成，分類和語義搜索的概述。第三章，使用OpenAI Playground，是對OpenAI Playground和開發者門戶的深入了解。第四章，使用OpenAI API，是關于使用Postman調用OpenAI API的介紹。第五章，代碼中調用OpenAI API，是關于如何用Node.js/JavaScript和Python使用OpenAI API的介紹。第六章，內容過濾，解釋了如何實施內容過濾。第七章，生成和轉換文本，包含了生成和轉換文本的代碼和提示示例。第八章，分類和分類文本，更深入地研究了文本分類和OpenAI API分類端點。第九章，構建GPT-3驅動的問答應用，解釋了如何構建一個功能性的GPT-3驅動的網絡知識庫。第十章，使用OpenAI驅動的應用上線，解釋了OpenAI應用審查和批準過程，并討論了如何為審查做準備。

Python 3編程高級指南深入探討了許多主題，如果您要開發復雜的真實世界的程序，您需要了解這些主題。每個主題之前都有一個介紹，然后是更高級的主題，以及大量的示例，這些示例將帶您進入高級級別。

書中有九個不同的部分涉及計算機圖形學 (包括GUIs)、游戲、測試、文件輸入和輸出、數據庫訪問、日志、并發和并行、響應式編程和網絡。每個部分都是獨立的，可以單獨閱讀，也可以作為全書的一部分。

這本書的目標讀者是那些已經學習了Python 3語言基礎知識的人 但想要更深入地研究Python的附加庫和模塊生態系統， 探索并發性和并行性，創建令人印象深刻的圖形界面，使用數據庫和文件，并提供專業的日志記錄工具。

Python Book為任何與數據打交道但沒有編程經驗的人提供了學習Python的基本入門指南。作者是一位經驗豐富的數據科學家和Python程序員，他向讀者展示了如何使用Python進行數據分析、探索、清理和討論。讀者將了解Python語言中哪些內容對數據分析很重要，以及為什么重要。

Python Book為讀者提供了全面全面的Python介紹，它既簡單到對初學者來說是理想的，又深刻到對那些更有經驗的人來說是有用的。這本書幫助初出乍到的程序員在閱讀過程中逐漸提高他們的技能，并始終理解他們所涉及的內容以及為什么它是有用的。Python被谷歌、Facebook、Instagram、Spotify等大公司使用，在未來的幾年里，它將繼續成為編程領域的中心。

包含了Python編程主題的深入討論，如變量，等式和比較，元組和字典數據類型，while和for循環，以及if語句，讀者還將學習:

• 如何使用非常有用的Python編程庫，包括Pandas和Matplotlib
• 如何編寫Python函數和類
• 如何編寫和使用Python腳本
• 在Python中處理不同的數據類型

完美的統計學家，計算機科學家，軟件程序員，和從業人員在私營行業和醫學，Python書也將對任何上述領域的學生感興趣。因為它假設沒有編程經驗或知識，所以這本書非常適合那些使用數據工作并希望學習使用Python來增強他們工作的人。

這本書是為任何想學習如何開發機器學習系統的人準備的。我們將從理論和實踐兩方面涵蓋關于機器學習算法的最重要概念，并將使用Python編程語言中的Scikit-learn庫實現許多機器學習算法。在第一章中，您將學習機器學習最重要的概念，在下一章中，您將主要學習分類。在最后一章中，你將學習如何訓練你的模型。我假定你已經了解了編程的基礎知識。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。

通過這本書，你會學到 :

• 機器學習的基本概念和應用
• 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
• 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
• 先進的模型評估和參數調整方法
• 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
• 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
• 提高機器學習和數據科學技能的建議