为什么做量化

为什么目前AI项目失败的非常多?

AI项目高达78%至87%的失败率揭示了模型开发与部署之间的巨大鸿沟。尽管AI模型开发可能只需数周，但项目上线延実常常超过数月，这主要是因为AI学习系统中与模型直接相关代码仅占5%。真实世界中的AI系统复杂，涵盖配置、数据处理、资源与流程管理等，工程与数据相关内容占了绝大部分的工作量。这些挑战突出了将AI科研成功转化为业务价值的难点。适合对AI模型开发、部署、运维及其在实际业务环境中应用有浓厚兴趣与相关经验的专业人群。

人工智能技术中AI赋能行业的各种应用的落地

视频讲述了人工智能如何跨界融合应用于不同行业，从教育到医疗，再到交通和工业生产。在教肀界，AI帮助实现个性化教学和学习，为老师和学生效率提升贡献力量；医疗方面，AI提升了基层医疗诊断能力；工业生产则通过AI优化生产工艺和质量检测。自述内容涉及AI的构建、分析能力及其在不同场景的落地应用，指出AI在推动产业转型升级中的重要角色。内容特别适合对人机协同、AI功能应用与行业创新感兴趣的技术工作者和研究人员。

AI算力的发展

计算机视觉（CV）领域的发展始于AlexNet，随后VGGNet和残差网络（ResNet）等模型的出现标志着这一技术的早期发展。进一步地，Inception网络等结构的创新持续推动着该领域的进步。近年来，以Transformer为代表的模型开始在CV领域取得突破，诸如Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer模型应用渐广，为解决视觉问题提供了新视角。与自然语言处理领域相比，CV中的模型体积增长并不显著，从早期几百兆到现在的模型，体量仅有小幅上升。未来，如何将模型尺寸做大以适应更复杂场景，既是挑战也是机遇。

机器学习实战系列课程环境配置

本视频介绍了Python编程环境的配置，特别是Anaconda发行版的安装及其重要性。提到了如何根据不同操作系统选择合适的Anaconda版本，并推荐了适用的Python版本，强调放弃使用已淘汰的Python 2.7版本。视频中还讲解了如何检查已安装的包以及添加新的库，比如TensorFlow和XGBoost，并介绍了使用Notebook进行编程和文档编写的便利。内容适合需要配置Python开发环境的学九之人士，对于初学者和想要学习数据科学及机器学习的学生也有很大帮助。

如何使用训练好的模型完成预测？（1）

本次内容涉及Python源码文件的创建与编码指定，阐述了源码中如何处理编码格式，避免错误，并以此作为切入点引出模型加载流程。介绍了使用Jieba库进行文本分词，GOBLIB库打包模型文件，以及如何导入和读取预训练模型。同时解释了全局变量的定义和使用，以及如何忽略代码中非关键警告信息。重点介绍了利用朴素贝叶斯算法对文本

如何使用训练好的模型进行预测？（2）

视频内容主要涉及使用机器学习模型进行数据的预测处理，强调了数据预处理的重要性，特别是将输入数据转换为机器学习模型所需的N维数组格式。通过一系列的步骤，包括数据重塑和维度匹配，作者演示了如何使用线性回归模型预测保险费用，包括对Python代码中的错误进行调试以确保正确的数组形状。最终目的是利用所训练的模型来估算保险消耗费用。这个过程对熟练使用Python进行数据分析、有一定机器学习背景、希望掌握模型预测实用技能的人群较为适用。

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在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

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