七月上旬更新速递丨 聚焦集成、安全与AI深度进化

更新亮点: 本次重点强化系统集成能力与AI认知升级,新增4大核心模块9项资源,优化4项资源,点击标题了解(持续互动赢麦豆,解锁高阶技能)

重点推荐:《场景化数据分析实战》课程操作手册

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二、实战技巧分享

高效处理资源集成难题》→ 从基础出发,深入探究集成的秘密

三、开发技能突破

第三方系统调用Smartbi接口》→讲解系统集成时的jar包获取,以及集成时代码调用的基本流程。

集成接口介绍》→梳理Smartbi目前提供的接口,以及不同接口的调用流程。

AI每日一学

DeepSeek-R1-0528模型升级:推理与生态的双重升级》→ 解析模型性能提升40%的关键技术 (技术前沿)

简单总结一下机器学习中的几种常见的学习方式与区别》→ 监督/无监督/强化学习差异与应用场景图解 (基础重构)

五、资源更新

CAS单点登录 V2版》上线→ 接入到 CAS 平台中,并实现单点登录

组织/用户/角色信息管理API接口》上线→ 一套 HTTP API的组织、用户、角色信息管理接口

竹云统一身份认证平台组织用户同步对接》上线→ Smartbi封装对应的服务接口,给竹云的统一身份认证平台实时调用,完成组织、用户和角色信息的实时同步。

交互式仪表盘支持自定义字体》优化→ 修复了文本组件编辑状态不生效的问题

只允许外网某种移动端APP访问》优化→ 针对V11版本,增加了钉钉、企业微信访问限制功能

AD域(LDAP/LDAPS)登录验证》优化→ 修复了“更新白名单状态之前没有判断判断用户是否存”的问题

元数据分析落地到知识库》优化→ 增加获取资源创建者的逻辑判断,对空值空对象等情况做优化

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【AI每日一学】简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择

AIChat 发表于 4 小时前

麦粉集合!AI实战落地系列第十九弹极速启航!


        上回我们深入探索了智能体新星 Manus 的四大核心优势,见识了它在任务执行、技术架构、用户体验和应用场景上的突破性表现!而今天,我们将回归模型训练的基石环节,聚焦数据预处理与特征处理的关键技术——数据增强、特征工程、特征选择,为模型打造更强大的"数据燃料库"!


         温故而知新,我们来做个知识巩固小测试,一周内答对的前三名麦粉奖励 20麦豆!答案藏在上期神帖【Manus与其他AI智能体产品有什么区别?】中~


AI知识问答(知识巩固)


1、Manus的任务执行能力与传统AI智能体的本质区别是什么?


A. 仅提供任务建议,需用户手动操作


B. 端到端独立完成多步骤复杂任务(如生成带地图的旅行手册)


C. 专注于单一领域的简单指令响应


D. 依赖实时交互才能执行基础操作


2、Manus的多智能体协同架构的核心价值是?


A. 使用单一模型处理所有任务


B. 将复杂任务分解为子任务,动态调用工具链并支持实时调整


C. 仅支持文本生成与信息检索


D. 任务中断后必须重新开始执行


3、Manus在用户体验上的突破性设计是?


A. 要求用户全程监控任务进程


B. 任务中断后自动丢弃进度


C. 云端异步执行、中途可修改需求、记忆用户偏好持续优化


D. 仅支持基础交互,无法适应个性化需求


 


        在领略了智能体的卓越能力后,我们自然要将目光转向支撑这些智能应用的核心技术——数据预处理与特征处理。这三项技术如同为模型打造强大的'数据燃料库',让我们去逐层解析:


简单的介绍一下数据增强、特征工程、特征选择(今日学习)


以下是对数据增强、特征工程、特征选择的简单介绍:


数据增强


数据增强是一种通过对原始数据进行一系列变换来增加数据量和多样性的技术。



  • 常见的方法:包括对图像进行旋转、翻转、缩放、裁剪、添加噪声等,对文本进行同义词替换、随机插入或删除单词等。

  • 目的:让模型在更多不同的样本上进行训练,从而提高模型的泛化能力,减少过拟合现象,使模型能够更好地应对各种实际情况。


 


特征工程


特征工程是将原始数据转化为更能被模型有效利用的特征的过程。它包括多个方面,如



  • 特征提取:即从原始数据中提取有代表性的特征,像从图像中提取纹理、颜色等特征;

  • 特征转换:对特征进行数学变换,如标准化、归一化等,使数据具有更好的分布特性;

  • 特征构建:根据业务知识和数据特点创建新的特征,比如根据用户的行为数据构建用户活跃度等特征。


特征工程的好坏直接影响模型的性能和效果。


 


特征选择


特征选择是从原始特征集中挑选出对模型目标最有价值的特征子集的过程。其方法有:



  • 过滤式:通过计算特征的统计量,如信息增益、方差等,来筛选特征;

  • 包裏式:将特征选择过程视为一个搜索问题,以模型的性能作为评价指标来选择特征子集;

  • 嵌入式:在模型训练过程中自动进行特征选择,如L1正则化会使一些特征的权重变为0,从而起到特征选择的作用。


特征选择可以降低数据维度,减少模型训练时间和过拟合风险,同时提高模型的可解释性。


 


本次的学习就到这里结束了,理论需要实践验证,技术渴望真实触感!我们为您准备了:


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在这里,你可以尽情体验Smartbi 白泽 AIChat产品的强大功能,感受智能交互带来的便捷与乐趣。


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AIChat帮助中心遇到问题随时查阅)


相关学习视频:



欢迎大家前来体验~


 

发表于 1 小时前
答案是:BBC
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发表于 1 小时前
答案是:BBC
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发表于 1 小时前
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