Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

机器学习模型怎么做销量分析

Answer

以下是关于如何使用机器学习模型进行销量分析的分步骤介绍:

第一步:安装运行需要的依赖项。

第二步:准备数据集。

  • 用于实验可以尝试用模拟数据集,模拟数据的批次是 117,跑出来的形状是 117 组数据,训练集占 78%(91 组),测试集占 22%(26 组)。
  • 也可以使用自己的数据集。若本地运行,可让 GPT 改成遍历本地文件地址。

第三步:拆分数据。

第四步:数据预处理。 由于实际数据绝对值落差很大,比如点击率(CTR)通常只有 1%,而媒体花费可能上百万,会影响模型对于每个因素的贡献率判断,因此要做缩放处理(归一化),让每个变量之间的关系对等。

第五步:初始化模型。 这一步数据集训练最费时间,取决于数据量大小和训练步长。

第六步:运算可视化。 自由度较高,常用的例子有:

  • 损失值(预测数值和实际数值的差异,用于辨别模型的准确性,曲线越一致,模型性能越好,极端情况可能有模型过拟合,此时可通过非线性函数处理)。
  • 绘制残差图(评估拟合性)。
  • 所有单一变量对最终销售的贡献。
  • Baseline 预测(在没有任何外因干预的情况下,销售额的走势,这里用的是模拟数据,趋势不准)。
  • 所有外因对销售的贡献度。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

[应用开发] 轻量化MMM (Marketing Mix Modelling) 的部署运行

用于实验的话,可以尝试用模拟数据集:模拟数据的批次是117,所以跑出来的形状是117组数据,训练集78% = 91,测试集22% = 26也可以用自己的数据集。如果本地运行的话,可以让GPT改成遍历本地文件地址[heading2]第三步:拆分数据[heading2]第四步:数据预处理[content]由于我们实际的数据绝对值落差会非常大,比如点击率(CTR)通常只有(1%),而媒体花费可能会是上百万,会影响模型对于每个因素的贡献率判断,因此这里会做一个缩放处理(归一化),让每个变量之间的关系是对等的。[heading2]第五步:初始化模型[content]这一步数据集训练是最费时间的,取决于数据量的大小和训练步长[heading2]第六步:运算可视化[content]这里的自由度就比较高了,我举了一些常用的例子供大家参考,也可以根据自己的需求增加自己需要的可视化图表损失值(预测数值和实际数值的差异,用于辨别模型的准确性,曲线越一致,模型性能越好,极端情况下可能会有模型过拟合的情况,这时候可以通过一些非线性的函数进行处理)绘制残差图(评估拟合性)所有单一变量对最终销售的贡献Baseline预测(在没有任何外因干预的情况下,销售额的走势,这里用的是模拟数据,趋势不准)所有外因对销售的贡献度

Others are asking
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先,了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力,在多个领域有热门应用场景: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:进行自然对话,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助:自动补全、修复 bug 和解释代码,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体等中的文本,为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类:大型语言模型专注于处理和生成文本信息;大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务,依赖大量文本数据训练;大型多模态模型能处理多种信息类型,应用更广泛,需要多种类型数据训练。 相对大模型,也有所谓的“小模型”,它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息: 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中,您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中,支持以下模型生成视频: TexttoVideoMorph0.1:内部文本到视频生成模型,默认具有逼真色调,可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1:内部图像到视频生成模型,用文本提示引导效果更好,使用时可不输入文本,在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1:内部风格转换模型,支持在文本提示下进行视频到视频的渲染,可将视频风格更改为预设,同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1:由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型,适用于构图中有清晰层次的镜头(风景镜头、B 卷等)。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型,型号选择会根据是否上传图像或视频而更改,每个模型有自己的一组参数可供调整,如相机运动(支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转,未来将支持一次选择多个相机移动选项)、时间(支持最多 10 秒的视频生成,默认持续时间为 3 秒)。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹(若没有则新建),地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2(不是经典的 buffalo_l),下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中,地址为:https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型,放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下,地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的,可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05
图生图美食模型
以下是关于图生图美食模型的相关知识: 概念与功能说明: 首页模型、帖子、排行榜:展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情,下方有返图区。 基础模型(checkpoint):生图必需,任何生图操作都要先选定。 lora:低阶自适应模型,类似 checkpoint 的小插件,可控制细节,权重可调整。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能。 VAE:编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,可无脑选 840000。 Prompt 提示词:描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词(Negative Prompt):描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图:上传图片后,SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 简明操作流程(文生图): 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型(checkpoint):按主题找贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet:高阶技能,可控制特定图像。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:选 840000。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词(Negative Prompt):用英文写避免的内容,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++2M Karras,留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。
2025-02-04
请问你的大模型底座用的是什么
大模型的底座相关知识如下: 大模型像一个多功能的基础平台(有时也被称为“基座模型”),可以处理多种不同的任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 大模型的知识来源于训练过程中接触到的数据,这些数据是有限的,其知识库不会自动更新,只能回答在训练过程中见过或类似的问题,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。 从整体分层的角度来看,大模型整体架构的基础层为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。数据层包括企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。模型层有 LLm(大语言模型)或多模态模型,如 GPT 一般使用 transformer 算法实现,多模态模型训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。平台层是模型与应用间的部分,如大模型的评测体系或 langchain 平台等。表现层即应用层,是用户实际看到的地方。 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱,阿里云通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,为用户的多种互动提供支持,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代。
2025-02-04
各个ai大模型的优势
以下是一些常见的 AI 大模型的优势: OpenAI 的 GPT4: 是大型多模态模型,接受图像和文本输入,输出文本。 在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 Midjourney v5: 具有极高的一致性。 擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt。 支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 DALL·E 3: 能轻松将想法转化为极其精准的图像。 代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 Mistral 7B: 在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B。 在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B。 在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 OpenAI 的 o3 及 o3mini: o3 在编码、数学和科学等领域表现出色,在多个衡量基准上远超 o1。 在 ARCAGI 公共基准得分高。 在 EpochAI 的 Frontier Math 创下新纪录。 在 SWEBench Verified 上表现突出。 在 Codeforces 上得分高。 在 AIME 2024 上得分高。 在 GPQA Diamond 上表现远高于人类专家。 o3mini 具有 3 个推理级别,最低级别将比肩 o1,在许多编码任务上性能优于 o1,且成本大幅降低。 大模型的优势还包括: 像一个多功能的基础平台,能处理多种不同的任务,应用范围广泛,拥有更多的通识知识。 但大模型并非拥有无限知识,其知识来源于有限的训练数据,且知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2025-02-04
植物提取物销售人员如何使用ai提高销量
对于植物提取物销售人员来说,可以借鉴以下利用 AI 提高销量的方法: 1. 利用 AI 分析市场数据:通过 AI 工具收集和分析市场趋势、客户需求以及竞争对手的信息,以便更精准地定位目标客户和优化产品策略。 2. 借助 AI 优化销售文案:利用 AI 的语言处理能力,生成更有吸引力和说服力的产品描述、广告文案等,提高产品页面的吸引力。 3. 运用 AI 进行客户关系管理:通过 AI 预测客户行为和需求,提供个性化的服务和推荐,增强客户满意度和忠诚度。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-05
营销人员如何使用ai提高销量
营销人员可以通过以下多种方式利用 AI 来提高销量: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:利用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:借助 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,在 2023 年度最佳产品榜单中,FuseBase 在团队生产力方面表现出色,STORI AI 在市场和营销方面也有突出表现,例如自动化品牌标识形成、制作多样化内容以及跨平台管理等。
2025-02-05
如何用大模型做销量预测
用大模型做销量预测可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:销量预测需要大量相关数据,包括历史销售数据、市场趋势、经济指标、消费者行为等。 2. 模型选择:选择适合的大模型,例如基于深度学习的神经网络模型。 3. 特征工程:对收集到的数据进行处理和特征提取,以便模型能够更好地理解和学习。 4. 训练与优化:使用合适的算法和技术对模型进行训练,并不断优化模型参数以提高预测准确性。 5. 考虑国情和政策:不同国家和地区的国情和政策会对销售情况产生影响,模型应进行相应的优化和调整。 6. 可解释性:追求模型的可解释性,以便更好地理解预测结果和做出决策。 关于大模型相关的模型下载和安装: 1. 模型下载: Civitai(C 站):https://civitai.com/ ,可通过点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等,还可通过点击左上角“Images”查看他人已做好的图片并获取相关模型。 2. 模型安装: 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录 若下载的模型不知类型,可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ,将模型拖动到空白处即可查看模型信息。
2024-10-22
有什么AI 分析工具可以用来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。
以下是一些可用于研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息的 AI 分析工具: 1. 市场分析方面:有能够处理大量数据的工具,可帮助您快速了解市场动态,比如识别哪些产品受欢迎、价格区间以及销量等关键信息。 2. 关键词优化:部分 AI 工具可以分析和推荐高流量、高转化的关键词,以优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:一些 AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具能够撰写有说服力的产品描述和营销文案,从而提高转化率。 5. 图像识别和优化:借助 AI 图像识别技术可以选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:某些 AI 工具可以分析不同价格点对销量的影响,协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:通过 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:利用 AI 可根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 此外,汽车公司也会使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。中小企业还能通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据,为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导,形成数据驱动决策的闭环,不断优化业务。
2024-08-18
客服机器人
以下是关于客服机器人的相关信息: Token 在客户服务机器人中的应用:一家大型电信公司部署了基于 Token 化的客户服务机器人来处理用户查询,如账单问题、服务中断等。机器人通过分析用户已 Token 化的问题,快速提供正确答案或将问题转给适当的服务部门。 共学快闪第三期微信机器人相关: 可以在平台创建自己的 bot,并互相交流和沟通。新客户可以使用 COS 作为 API 来搭建。 举办了 cost 活动,包括图文赛道和创意赛道,参与者可以将自己的作品投稿参赛,还有奖金。 提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标,并讨论了如何通过机评和人评混合的方式进行评估。同时,也提到了一些相对主观的指标,如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 提供了一个问题汇总文档,记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建过程是一步一步的,可能会遇到一些卡点,最早的时候会有通信下老金、奥服等在群里面帮大家去做回复。 机器人可以实现一些小的商业化目的,比如搭建客服机器人、进行群管理等。 微信机器人的课程是全免费的,梦飞带大家完成的课程已经放在了知识库,大家可以扫码直达知识库进行学习。 prompt 属于商业机密,无法分享。赵悦给大家普及了一个知识,大模型的回复速度与输出的字符数据相关,只要输出字符数比较偏短,大模型的速度会很快。 开发航空客服 AI:聊天机器人工作得很好,可通过 LangSmith 跟踪来检查它的最新运行情况。但设计存在潜在问题,对单个提示施加了很大压力。在下一节中将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图,来更精确地控制不同的用户体验。
2025-01-27
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
飞书知识库ai机器人
以下是关于飞书知识库 AI 机器人的相关信息: 简介:在飞书 5000 人大群里,内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」,它是基于飞书 aily 搭建的。() 如何使用:在飞书群里发起话题时即可,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 功能: 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。 搭建问答机器人的分享:2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着,讨论了如何利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了 RAG 技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后,介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。之后,讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,以及智能助理的原理和使用方法。最后,介绍了企业级 agent 方面的实践。 背后的技术:「飞书智能伙伴创建平台」(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。云雀是一款由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 关于“我是谁”:是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。 使用方法: 方法 1:在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(下图二维码仅作示意,请在找到最新二维码),然后点击加入,直接@机器人即可。 方法 2:在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题,即可得到回答。 做问答机器人的原因: 整个知识库的内容已经非常庞大,内容越来越丰富的同时,作为一个刚进入知识库的用户,并没有办法可以很快的找到知识库的内容。 传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性。例如搜索“吃了吗?”和“昨天晚上鸡腿好吃”,在字面意义上的差异和语义上的价值。 作为一个 AI 知识库,需要用更先进的办法来解决:RAG 技术。 在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式,使用更加便捷。
2025-01-24
Python机器学习基础教程
很抱歉,目前知识库中没有关于“Python 机器学习基础教程”的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导方向。 首先,学习 Python 机器学习需要掌握 Python 编程语言的基础知识,包括数据类型、控制结构、函数等。 其次,了解常见的机器学习概念和算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。 然后,学习使用相关的 Python 库,如 Scikitlearn,它提供了丰富的机器学习工具和函数。 您可以通过在线课程、书籍、官方文档等多种资源来深入学习 Python 机器学习。
2025-01-23
机器学习的子领域包括: 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习,如聚类、降维等算法。 强化学习,那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中,深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括: 1. 具有复杂的网络结构,如前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域(他们必须是并列关系),机器学习下又有哪几个子领域
以下是 AI 的子领域: 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括: 1. 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习,如聚类、降维等算法。 3. 强化学习
2025-01-21
我该怎么利用这个网站学习AI
以下是利用这个网站学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 这个网站的功能包括: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法: 英语学习: 1. 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获得实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台(如 Duolingo),获得量身定制的学习计划和个性化的学习内容及练习。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),获得个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手(如 Socratic),获得数学问题的解答、教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。
2025-02-05
deepseek怎么学习
以下是关于学习 DeepSeek 的一些内容: 相关讨论和研究:包括 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义、技术突破、资源分配策略、长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的影响,还有其在架构和工程上的创新,如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练等。您可以通过以下链接获取详细信息: 核心原理认知: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文:对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口)。 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道处理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 基础指令框架: 不知道如何表达时可套用框架指令,包括四要素模板、格式控制语法(强制结构、占位符标记、优先级符号)。 进阶控制技巧: 思维链引导:分步标记法、苏格拉底式追问。 知识库调用:领域限定指令、文献引用模式。 多模态输出。 提示词使用: 效果对比:可通过 Coze 做小测试对比。 使用方法:搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek,认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路:将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,实现同时使用联网和深度思考功能,优化输出质量,设计阈值系统,用 XML 进行规范设定。 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚、Thinking Claude、Claude 3.5 Sonnet 等为相关工作提供了帮助和灵感。
2025-02-05
我想学习通过衣服图片生成模特视频
以下是关于通过衣服图片生成模特视频的相关内容: 如果您要通过衣服图片生成模特视频,有以下两种方法可供参考: 方法一:使用 Stable Diffusion 1. 真人穿衣服拍照,并拿到穿衣服的真实质感照片。如果身材方面有难处,可以借助美图秀秀或 PS 进行处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的真人照片风格底模,例如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台换头,比如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,例如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands 等。 方法二:使用即梦的智能参考功能 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 模特图自由定制:智能参考可以让模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势变得轻而易举。 产品图随心变化:可以改变产品材质,调整画面背景。 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同的营销主题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-04
我该怎么样学习ai
以下是关于学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,有以下建议: 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,应投资创建一个模型生态系统,让“专家”AI 像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,从该领域出色的实践者那里学习。对于 AI 来说,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学模型,再是化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的课程从基础开始,设计新疗法的科学家也需要经历多年学习和实践指导,这种学习方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。
2025-02-04
我是一名AI小白,有一定编程基础。现在想学习AI知识,让AI成为我的工具。请给出学习路线
以下是为您提供的 AI 学习路线: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于有一定编程基础的新手: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,比如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 关注 AI 发展的前沿动态,关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,新手可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-02-04
我想学习AI,但是不想学习代码之类的,我是做抖音运营的
如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI,以下是一些建议: 1. 您可以从 AI agent 领域的 coze 开始学和练习。因为您从事互联网运营工作,coze 能让您短时间接触大量应用场景练习和 prompt 练习,而且不需要代码基础和图文审美,只要能发现智能体的需求,就可以用工作流来实现。 2. 如果您希望更系统地了解 AI 知识,即使不想学习代码,也可以尝试了解以下内容作为基础: AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系)、历史发展(回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 算法和模型,包括监督学习(了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 评估和调优,如性能评估(了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础,包括网络结构(理解神经网络的基本结构,如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 不过,如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用,可以循序渐进地完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。
2025-02-03