异常检测怎么用
异常检测通常是指识别数据集中的异常或不寻常值。这可以通过以下步骤来实现:
数据准备:首先,准备数据集并确保数据是干净、完整的。
特征选择:选择适当的特征来构建模型,这可以帮助识别异常值。
模型选择:选择适合你数据集的异常检测算法,常见的方法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法、以及基于深度学习的方法。
训练模型:使用选择的算法对数据进行训练,以便模型可以学习什么是正常的行为。
检测异常:使用训练好的模型对新数据进行预测,识别异常值。
调优和改进:根据检测结果进行调优,并根据需要改进模型以提高检测准确率。
请注意,异常检测算法的有效性取决于数据的质量和特性,因此必须谨慎对待数据准备和模型选择。
技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26技术干货
18个月构建Zilliz Cloud,公有云构建Serverless向量检索服务获得的一些教训
十八个月内从零开始,构建基于全球最流行的开源向量数据库Milvus的云托管服务——Zilliz Cloud。
2024-09-11技术干货
如何实现 Delivery Hero 的 AI 生成图像安全系统
在应用程序中附有图像的产品比没有图像的产品更频繁地被订购。具体来说,86% 在应用程序上订购的产品附有图像。在进行 A/B 测试后,他们还发现仅通过为产品添加图像,转化率就增加了 6-8%。这一发现意味着产品图像是顾客在Delivery Hero 应用程序上订购食品之前的关键因素之一。
2024-07-26