融合

大数据新视界 --大数据大厂之大数据与量子机器学习融合：突破智能分析极限💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

不用从头训练，通过知识融合创建强大的统一模型在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLMs）的开发和训练是一个复杂且成本高昂的过程。数据需求是一个主要问题，因为训练这些模型需要大量的标注数据来保证其准确性和泛化能力；计算资源也是一个挑战，因为需要巨大的算力来处理和训练这些数据。最重要的是经济成本，这包括了硬件投资、电力消耗以及维护费用等。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合，并通过算法得到对应权重。因暂时精力有限，仅展示了测试集预测结果，以及有限的机器学习算法模型，包括不同核函数的支持向量机svm（linear、gaussian）、不同NumNeighbors值的K邻近KNN算法以及决策树算法。

网络研究院

2024 年软件工程将如何发展软件开发目前正在经历一场深刻的变革，其特点是先进自动化的悄然但显着的激增。这一即将发生的转变有望以前所未有的规模简化高质量应用程序的创建和部署。