Finding the Best Model in Azure Machine Learning: AutoML, MLflow, and Responsible AI in Practice

Medium2 Hot13 phút5 giờ trướcAI

Responsible AI in Practice: A Field Guide for Engineers Building Real Products

Bài viết ghi lại cuộc trò chuyện giữa Tom, chuyên gia về AI có trách nhiệm (RAI), và Harry, kỹ sư đang phát triển chatbot AI, cùng sáu nguyên tắc quan trọng trong quá trình xây dựng sản phẩm AI thực tế.

Bài viết giúp lập trình viên như Harry hiểu cách áp dụng nguyên tắc đạo đức AI trong từng giai đoạn phát triển sản phẩm thực tế, từ thiết kế đến triển khai, tránh rủi ro pháp lý và xã hội mà không phải chỉ biết lý thuyết.

#machine-learning #python #llm Nguồn

Medium1 Hot2 phút4 giờ trướcAI

Book: Artificial Intelligence and the Evolution of Machine Learning

Cuốn sách "Artificial Intelligence and the Evolution of Machine Learning" vừa được xuất bản, đề cập đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning).

Nếu bạn đang tìm hiểu về AI và muốn hiểu rõ cách các thuật toán học máy phát triển từ cơ sở lý thuyết đến ứng dụng thực tế, cuốn sách này sẽ là nguồn tư liệu thiết yếu để bạn cập nhật xu hướng và nâng cao kiến thức về các công nghệ tiên tiến nhất trong ngành.

#ai #machine-learning #llm Nguồn

Medium1 Hot1 phút17 giờ trướcAI

Best AI and ML Training Course for Career Growth in Technology

Khóa đào tạo AI và ML là lựa chọn thông minh để theo kịp xu hướng công nghệ hiện nay, giúp cá nhân phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ.

Những kiến thức về AI và ML không chỉ mở rộng horizon kỹ thuật mà còn giúp bạn ứng dụng thực tế ngay trong công việc, nâng cao giá trị cạnh tranh và tạo cơ hội thăng tiến trong ngành công nghệ.

#ai #machine-learning #deep-learning Nguồn

Medium1 Hot3 phút7 giờ trướcAI

How Do We Know If an AI Is Actually Good?

Mọi người thường sử dụng AI hằng ngày nhưng ít ai đặt câu hỏi liệu công nghệ đó có thực sự hoạt động tốt hay không. Bài viết giới thiệu hướng dẫn cơ bản để đánh giá hiệu quả của AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả của AI không chỉ là tính năng bề ngoài, mà còn bao gồm các yếu tố thực tế như độ chính xác, tính an toàn và khả năng thích ứng trong các ứng dụng thực tế của dự án mình.

#machine-learning #llm #ai-safety Nguồn

Medium1 Hot3 phút18 giờ trướcAI

Era of AI: Basics of Machine Learning

Bài viết giới thiệu những khái niệm cơ bản về Machine Learning trong kỷ nguyên AI, giải thích ngắn gọn về AI và tầm quan trọng của nó trong những năm gần đây.

Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu, xây dựng hệ thống tự động hóa hoặc muốn mở rộng kiến thức về công nghệ AI trong tương lai, bài giảng này sẽ giúp bạn hiểu cơ bản về machine learning—kỹ thuật nền tảng cho mọi ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện đại.

#machine-learning #classification #unsupervised-learning Nguồn

Medium1 Hot7 phút7 giờ trướcAI

Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters

Ring-Zero giới thiệu mô hình suy luận với 1 nghìn tỷ tham số, cho thấy tiềm năng của Zero RL trong việc đơn giản hóa đào tạo, kiểm soát tài nguyên tính toán và đánh giá chất lượng thực tế của các mô hình lớn.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách mở rộng mô hình học tự động từ quy mô nhỏ đến hàng nghìn tỷ tham số, giúp giải quyết thách thức về hiệu suất huấn luyện và tính linh hoạt trong xây dựng hệ thống thông minh.

#machine-learning #llm #reinforcement-learning Nguồn

databricks1 Hot9 phút1 ngày trướcAI

Simplify AI agent orchestration with Lakebase Postgres

Bài viết giới thiệu cách xây dựng hệ thống điều phối tác nhân AI (AI agent orchestrator) trên Databricks chỉ bằng Lakebase Postgres, thay thế các công cụ như Kafka, Redis hay scheduler truyền thống. Giải pháp này giúp đơn giản hóa kiến trúc mà vẫn đảm bảo khả năng mở rộng.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hệ thống AI với kiến trúc đơn giản, không phụ thuộc vào các công cụ trung gian phức tạp như Kafka hay Redis, nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng Lakebase Postgres để xây dựng orchestrator agent hiệu quả và mở rộng dễ dàng.

#machine-learning #postgresql #databricks Nguồn

Hackaday20 Hot2 phút2 ngày trướcAI

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.

#machine-learning #data-science #recommendation-systems Nguồn

Finding the Best Model in Azure Machine Learning: AutoML, MLflow, and Responsible AI in Practice

Đề xuất cho bạn

Responsible AI in Practice: A Field Guide for Engineers Building Real Products

Book: Artificial Intelligence and the Evolution of Machine Learning

Best AI and ML Training Course for Career Growth in Technology

How Do We Know If an AI Is Actually Good?

Era of AI: Basics of Machine Learning

Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters

Simplify AI agent orchestration with Lakebase Postgres

Google Maps Killed The Restaurant Star

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads