• 在金融科技軟件開發(fā)中集成增強現(xiàn)實時應(yīng)避免的 10 個錯誤

    AR 和 VR 技術(shù) 正在攪動我們周圍的每個行業(yè)，金融科技服務(wù)也不例外。AR 可以增強客戶體驗并簡化操作，同時為您提供概念化復(fù)雜數(shù)據(jù)的幾種新方法。然而，人們一定不能忘記，將 增強現(xiàn)實融入金融服務(wù) 本身就帶來了諸多挑戰(zhàn)，而且，隨著新興開發(fā)人員進入這一創(chuàng)新領(lǐng)域，避免常見的陷阱至關(guān)重要。這是一份全面的指南，旨在幫助您成功駕馭 金融科技軟件開發(fā) 領(lǐng)域。

  • 現(xiàn)代流程管理有助于在數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)環(huán)境中建立數(shù)據(jù)處理和大型語言模型 (LLM) 之間的橋梁。

    在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中，有效管理數(shù)據(jù)對于實現(xiàn)組織目標至關(guān)重要。雖然數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在收集和組織數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但人們常常忽視，數(shù)據(jù)不應(yīng)僅僅為了自身利益而進行管理。真正的價值在于了解如何利用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標，這就是流程管理概念發(fā)揮作用的地方。

  • 數(shù)據(jù)工程在構(gòu)建可擴展人工智能系統(tǒng)中的作用第二部分：數(shù)據(jù)工程在可擴展性中的作用

    數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個分支學(xué)科，在解決我們在上一節(jié)中提到的可擴展性挑戰(zhàn)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。如果一個組織實施了正確且強大的數(shù)據(jù)工程實踐，它可以簡化整個人工智能生命周期并很快消除潛在的障礙。這是因為他們將從開發(fā)開始就確保采用有關(guān)數(shù)據(jù)處理工作流、資源利用和大規(guī)模數(shù)據(jù)集管理的最佳實踐。數(shù)據(jù)工程解決構(gòu)建可擴展 AI 系統(tǒng)挑戰(zhàn)的三個關(guān)鍵方法如下：

  • 數(shù)據(jù)工程在構(gòu)建可擴展人工智能系統(tǒng)中的作用第一部分：了解數(shù)據(jù)工程

    最陳詞濫調(diào)卻又最真實的一句話是，技術(shù)每天都在變化，影響著一切。人工智能是給全球各行各業(yè)帶來顛覆的最突出的學(xué)科之一。隨著計算技術(shù)每年都在升級和改進，人工智能 (AI) 技術(shù)正在為各個行業(yè)開創(chuàng)一個創(chuàng)新的新時代。從醫(yī)療保健和健康到金融和制造業(yè)，人工智能解決方案正在以前所未有的方式改變企業(yè)運營、提供見解和做出明智決策的常態(tài)。然而，要想在全球范圍內(nèi)發(fā)揮作用，人工智能需要大量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。因此，堅實的數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)對于每個成功的人工智能應(yīng)用都至關(guān)重要。

  • 使用低代碼平臺協(xié)調(diào) IAT、IPA 和 RPA：高級自動化和測試的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

    當軟件開發(fā)團隊面臨快速交付高質(zhì)量應(yīng)用程序的壓力時，低代碼平臺可以為快速發(fā)展的業(yè)務(wù)需求和復(fù)雜的集成提供所需的支持。集成智能自動化測試 (IAT)、智能流程自動化 (IPA) 和機器人流程自動化 (RPA) 解決方案可以更輕松地適應(yīng)變化，確保測試和自動化與不斷發(fā)展的應(yīng)用程序和流程保持同步。在低代碼開發(fā)環(huán)境中，如圖 1 所示，IAT、IPA 和 RPA 可以減少人工工作量并提高 SDLC 和流程自動化中的測試覆蓋率、準確性和效率。

  • 使用 Python 進行機器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

    機器學(xué)習(xí)仍然是發(fā)展最快、需求量最大的技術(shù)領(lǐng)域之一。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它使計算機系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)和采用類似人類的特質(zhì)，最終導(dǎo)??致人工智能機器的發(fā)展。 下表列出了人工智能領(lǐng)域中，機器學(xué)習(xí)可以賦予計算機的八種關(guān)鍵類人特質(zhì)。

  • 實踐中的代碼復(fù)雜性第二部分：人為本的代碼重要性

    以人為本的代碼的重要性，無論主要用戶是誰，編寫清晰易懂的代碼都會讓所有參與者受益。從加快協(xié)作和知識共享到減少維護和提高軟件質(zhì)量。

  • 實踐中的代碼復(fù)雜性第一部分：軟件復(fù)雜性介紹

    想象一下，你走進一個熙熙攘攘的工作室——這里不是機器嗡嗡作響的地方，而是人們齊心協(xié)力的思想。這才是軟件編程的真正本質(zhì)：集體努力，代碼不僅是機器的指令，也是開發(fā)人員的共同語言。然而，與口頭語言不同，代碼往往會成為一種晦澀難懂的方言，籠罩在復(fù)雜性之中，新手難以理解。這就是為人類編寫代碼的藝術(shù)發(fā)揮作用的地方，將神秘的腳本轉(zhuǎn)化為其他人可以輕松理解的敘述。

  • 軟件定義汽車中的 MLOps：集中式平臺方法

    ML 平臺應(yīng)具有完善的實用程序來跟蹤訓(xùn)練 ML 模型所需的數(shù)據(jù)沿襲，例如數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和用于訓(xùn)練當前模型的最終數(shù)據(jù)集。良好跟蹤的數(shù)據(jù)沿襲可以幫助使用該平臺的功能團隊深入了解用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)點，從而改進模型以有效地幫助該功能。

  • 人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的作用

    大型語言模型 (LLM) 的出現(xiàn)導(dǎo)致人們急于將人工智能 (AI) 強行塞入每一種有意義的產(chǎn)品，以及相當一部分不有意義的產(chǎn)品。但有一個領(lǐng)域已經(jīng)證明人工智能是一個強大而有用的補充：低代碼和無代碼軟件開發(fā)。

  • 人工智能風(fēng)險管理框架：面向人工智能開發(fā)人員的技術(shù)深度探究

    人工智能 (AI) 快速融入軟件系統(tǒng)，為軟件開發(fā)社區(qū)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。作為開發(fā)人員，我們不僅要負責(zé)構(gòu)建功能齊全的 AI 系統(tǒng)，還要確保它們安全、合乎道德且負責(zé)任地運行。本文深入探討了NIST AI 風(fēng)險管理框架的技術(shù)細節(jié)，為構(gòu)建和部署 AI 解決方案的軟件開發(fā)人員提供具體指導(dǎo)。

  • 了解機器學(xué)習(xí)的貝葉斯建模和概率規(guī)劃

    傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí) (ML) 模型和 AI 技術(shù)通常存在一個嚴重缺陷：它們?nèi)狈Σ淮_定性量化。這些模型通常提供點估計，而不考慮其預(yù)測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數(shù)據(jù)，通常需要正確標記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問題上往往會遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識或先驗信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無法利用特定領(lǐng)域的見解，模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細微差別，并且往往無法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來越復(fù)雜和不透明，人們越來越需要數(shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問責(zé)性。

  • 了解 RLAIF：使用 AI 反饋擴展 LLM 對齊的技術(shù)概述

    隨著最近法學(xué)碩士 (LLM)的成就和關(guān)注，以及隨之而來的人工智能“夏季”，模型訓(xùn)練方法開始復(fù)興，旨在盡快獲得最優(yōu)、性能最佳的模型。其中大部分是通過大規(guī)模實現(xiàn)的——更多芯片、更多數(shù)據(jù)、更多訓(xùn)練步驟。然而，許多團隊一直專注于如何更高效、更智能地訓(xùn)練這些模型，以實現(xiàn)預(yù)期結(jié)果。

  • 可解釋的人工智能：解讀 BERT 模型

    近年來，隨著人工智能的發(fā)展，專門針對人工智能的法規(guī)也應(yīng)運而生，例如制藥行業(yè)的良好機器學(xué)習(xí)實踐 (GMLP) 和金融行業(yè)的模型風(fēng)險管理 (MRM)，以及其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣泛法規(guī)，如歐盟的 GDPR 和加州的 CCPA。同樣，內(nèi)部合規(guī)團隊在驗證基于模型預(yù)測的決策時可能也希望解釋模型的行為。例如，承保人希望了解為什么特定的貸款申請被 ML 模型標記為可疑。

  • 機器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的進步對數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導(dǎo)致信息驅(qū)動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學(xué)習(xí) (ML) 分類算法已成為解決各種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的有效工具，它通過自動查找和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。有各種方法和策略可用于將 ML 分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)凈化、異常值識別、缺失值插補和記錄鏈接等任務(wù)。用于衡量機器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的有效性的評估標準和性能分析方法正在不斷發(fā)展。

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