Insurance Data Forum

各个行业的数据需求都在不断增加。单个组织可能会从多个来源收集大量数据。这些来源可能包括交易系统、社交媒体、物联网设备等。

不幸的是，来自不同来源的数据往往是分散的、不一致的，并且很难一起分析。这种碎片化使得提取有意义的见解和做出数据驱动的决策变得具有挑战性。

我们可以使用数据仓库来解决这 viber 数据库 些问题。数据仓库通过为所有数据提供一个集中存储库，将来自多个来源的数据整合并组织成结构化格式。

这种结构化格式针对报告、分析和决策进行了优化。数据仓库将分散的数据转化为有价值的资产。

有了数据仓库，我们可以从分散来源整合的数据中获得全面的见解。它能够实现高效分析 ...

几十年来，人工智能和智能技术一直是医疗保健的一部分。MYCIN可以说是 20 世纪 70 年代最早被纳入医疗保健领域的人工智能系统之一。它旨在诊断细菌感染并推荐治疗方法。尽管存在局限性，但这些和其他开创性的努力展示了人工智能改变医疗实践的潜力。

最近，人工智能的炒作得到了众多进步的支持，旨在提高整个行业的效率和准确性，从医院和保险公司到药物研究和诊断。人工智能系统被用于解释复杂的医疗数据，提高诊断准确性，增强患者护理，并简化操作流程。

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Tableau 是一个数据可视化平台，用于探索、管理和共享数据和见解。Tableau 成立于 2003 年，总部位于斯坦福大学，被全球各类组织广泛使用，帮助人们理解数据并利用数据产生影响。有成千上万的角色将 Tableau 作为其职责的一部分，Tableau 开发人员是专业用户。各行各业对具有 Tableau 知识和经验的人才的需求日益增长，因此前景依然强劲。

无论是刚接触该工具并希望学习 Tableau 的新手，还是经验丰富的专业人士，了解数据科学和分析领域的薪资趋势对于为您的职业生涯做出明智的决策、提高谈判能力以及了解需要继续加强和发展哪些技能都至关重要。在本文中，我们将研究全球 ...

您向ChatGPT寻求帮助，您很兴奋，希望得到一个能解决您问题的绝妙答案。但相反，您却摸不着头脑，想知道为什么答案看起来含糊不清、不准确或完全偏离主题。

你并不孤单——这种挫败感很常见。但有一个解决方案：及时优化。

与人工智能交流需要一些练习，并了解与之交谈的最有效方式，就像你要学会与来自完全不同文化背景的人清晰地交流一样。这就是即时优化的意义所在。

本教程是我的“快速工程：从零到英雄”系列博客文章的一部分：

为每个人提供快速工程服务
零次提示
少量提示
提示链
想要开始使用生成式人工智能吗？
了解如何在浏览器中使用 Python 中的 LLM


什么是即时优化 ...

优化提示：“请逐步介绍如何分析和提高公司的客户保留率。对于每个步骤，请解释其目的并提供如何实施的示例。概述流程后，将其应用于一家面临 20% 年客户流失率的假设电子商务公司。”

输出：

分析和提高客户保留率的分步过程：

分析当前留存数据目的：了解当前状态并识别客户流失模式。示例：使用 CRM 软件按客户细分、购买频率和产品类别计算留存率。
进行客户调查和访谈目的：了解客户离开或留下的原因。示例：发送净推荐值调查，并对流失客户和忠诚客户进行深入访谈。
确定客户流失的关键驱动因素目的：找出客户流失的主要原因。示例：使用数据分析将客户流失与客户服务互动、产品问题或定价问题等因素关联起来 ...

2024 年 7 月 23 日星期二，Meta 宣布推出 Llama 3.1，这是其Llama 系列大型语言模型 (LLM) 的最新版本。

虽然只是对 Llama 3 模型进行小幅更新，但它特别引入了Llama 3.1 405B——一个4050 亿参数的模型，这是迄今为止世界上最大的开源 LLM，超过了 NVIDIA 的Nemotron-4-340B-Instruct。

实验评估表明，它在各种任务上均可与GPT-4、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等领先模型相媲美。

然而，由于Mistral和Falcon等竞争对手选择较小的模型，人们开始质疑大型开放权重 LLM ...

Databricks 是一个数据分析平台，可简化数据工程、数据科学和机器学习。越来越多的工作机会提供给了解或想要学习 Databricks 的数据工程师和其他专业人士。

为了帮助您在面试中占据上风，我创建了本指南，为您准备了基本主题。以下问题是根据我自己招聘数据工程师和与使用 Databricks 的其他数据专业人员合作的经验形成的。因此，我相信本文将很好地洞察招聘经理正在寻找什么。

如果您对 Databricks 完全陌生，或者想要提高技能，那么我建议您查看 Datacamp 的Databricks 简介课程，以便快速上手。如果您想更详细地了解任何特定概念，我还在本文中提供了对 ...

GPT-4o或Llama 3.1 405B等大型语言模型 (LLM)非常强大且用途广泛，能够通过自然语言交互解决各种任务。

用户通常通过提供自然语言输入（称为提示）与 LLM 进行交互，然后模型对其进行处理并继续执行提示中指定的任务。

使用自然语言交流为用户提供了一种直观的方式来与这些模型互动。它也非常灵活，因为程序员不需要明确编写这些指令。LLM 会自动执行提示中描述的任务。

然而，这种对提示的依赖引入了一种新的安全漏洞，称为提示注入。当通过在提示中插入新指令来改变 LLM 的预期行为时，就会发生这种情况。如果执行得当，这些注入可能会导致意外甚至恶意的后果。

成为一名机器学习科学家 ...

一位被放逐的王子站在他曾经的城堡外。为了回到城堡，他想尽一切办法欺骗吊桥上的守卫。他伪装成农民，骗取秘密密码，并试图用他忠诚的走狗取代骑士。他甚至派出一队队士兵去送死，以了解城堡的新防御措施。但这些都不管用。防御太强，守卫太神秘，骑士审查过程太严格。

在现代，机器学习（ML）模型也面临着类似的攻击。

模型是复杂的事物，而且我们通常对它们如何进行预测了解甚少。这留下了可能被攻击者利用的隐藏弱点。他们可能会诱使模型做出错误的预测或泄露敏感信息。虚假数据甚至可能在我们不知情的情况下被用来破坏模型。对抗性机器学习 (AML)领域旨在解决这些弱点。

我们将讨论这一领域及其目标 ...

由于当今监控和社交媒体领域中图像和视频数据量空前巨大，计算机视觉工程师的需求量不断增长。他们构建了从 iPhone 的万无一失的 Face ID 到对外太空星体进行分类的模型等一切东西。

但在达到这些水平之前，你必须练习并亲自动手。最好的方法是完成与现实世界问题相似的计算机视觉项目。在本文中，我们将列出 19 个这样的项目构想，按复杂程度划分，以及使每个项目成功所需的工具。

初级计算机视觉项目
让我们从初级水平开始探索一些项目构想。在这个级别，大多数项目与 paytm 数据库 分类或检测技术有关，例如面部情绪识别或确定物体是否在图像中。

1. 口罩检测
三名戴着口罩的女性 ...