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TowardsDataScience 博客中文翻译 2018~2024(一百二十三)

TowardsDataScience 博客中文翻译 2018~2024(一百二十三)

引言

从 2018 年到 2024 年,数据科学的进展超越了许多技术领域的速度。Towards Data Science 博客依然是这个领域的关键平台,记录了从基础工具到前沿技术的多方面发展。本文将对 2018 至 2024 年间的 123 篇精选文章进行整理与翻译,系统梳理数据科学的进化轨迹。

文章目录

    • TowardsDataScience 博客中文翻译 2018~2024(一百二十三)
      • 引言
      • 第一部分:人工智能与自动化
        • 1. 自动化机器学习(AutoML)新时代
        • 2. 强化学习的商业应用
      • 第二部分:大语言模型与生成式 AI
        • 3. 大语言模型的核心原理
        • 4. 文本生成的伦理与挑战
      • 第三部分:可解释性与透明化
        • 5. 可解释机器学习(XAI)工具
        • 6. 透明 AI 的政策与趋势
      • 总结与展望

在这里插入图片描述


第一部分:人工智能与自动化

1. 自动化机器学习(AutoML)新时代

原文标题:“The New Era of AutoML”

摘要

  • AutoML 工具的普及降低了数据科学的门槛。
  • 流行工具:Google AutoML、H2O.ai、DataRobot。
  • 使用 AutoML 的典型工作流。
from h2o.automl import H2OAutoML
import h2o
h2o.init()

# 导入数据
data = h2o.import_file("data.csv")
train, test = data.split_frame(ratios=[.8])

# 自动化建模
aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=42)
aml.train(y="target", training_frame=train)

# 输出最佳模型
print(aml.leaderboard)
2. 强化学习的商业应用

原文标题:“Reinforcement Learning in Real-World Business”

摘要
强化学习(RL)从理论走向实际的典型案例:

  • 电商个性化推荐。
  • 供应链优化。
  • 游戏 AI。

常用框架

  • OpenAI Gym
  • Stable Baselines
import gym
import stable_baselines3 as sb3

# 创建环境
env = gym.make("CartPole-v1")
model = sb3.PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# 训练模型
model.learn(total_timesteps=10000)

# 测试模型
obs = env.reset()
for _ in range(1000):
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, done, info = env.step(action)
    env.render()

第二部分:大语言模型与生成式 AI

3. 大语言模型的核心原理

原文标题:“The Principles of Large Language Models”

摘要

  • Transformer 架构的崛起。
  • BERT、GPT 系列模型的对比。
  • 应用场景:机器翻译、文本生成、对话机器人。

代码示例:使用 Hugging Face 加载 GPT 模型。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

# 文本生成
def generate_text(prompt):
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=50, num_return_sequences=1)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generate_text("人工智能的未来是"))
4. 文本生成的伦理与挑战

原文标题:“Ethics and Challenges in Text Generation”

摘要

  • 偏见与歧视问题。
  • 生成内容的真实性验证。
  • 开源与商业模型的平衡。

温馨提示
“在部署生成式 AI 应用时,务必考虑多样性与公平性。”


第三部分:可解释性与透明化

5. 可解释机器学习(XAI)工具

原文标题:“Explainable AI: Tools and Techniques”

摘要

  • 可解释性方法:SHAP、LIME、Integrated Gradients。
  • 具体案例:银行业的信用评分模型。
import shap
import xgboost

# 数据加载
X, y = shap.datasets.boston()
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)

# SHAP 分析
explainer = shap.Explainer(model, X)
shap_values = explainer(X)
shap.summary_plot(shap_values, X)
6. 透明 AI 的政策与趋势

原文标题:“Policies and Trends for Transparent AI”

摘要

  • 全球政策框架:欧盟的 AI 法规、美国的 NIST 指南。
  • 企业实践案例:Google、Microsoft、OpenAI。

未来展望:透明化将成为 AI 系统发展的核心竞争力。


总结与展望

Towards Data Science 博客 2018-2024 系列文章不仅反映了数据科学的快速迭代,也展示了从基础技术到行业实践的全面发展。本系列中文翻译希望帮助更多国内开发者理解和应用这些技术。

技术趋势

  • 生成式 AI 的主流化。
  • 数据科学的行业标准化与规范化。
  • 新兴领域如量子机器学习的探索。

期待您持续关注下一阶段的翻译内容!


http://www.kler.cn/a/450407.html

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