FabriXAI 用戶指南

# 機器學習助手 (Machine Learning Assistant)

機器學習助手是一個由人工智能驅動的工具，提供有關機器學習模型開發的全面見解。它涵蓋了數據準備、特徵工程、模型選擇、訓練、評估、過擬合管理、性能解釋及倫理考量等重要主題。無論你是新手還是經驗豐富的機器學習工程師，這個助手將指導你完成創建有效且負責任的機器學習解決方案的必要步驟。

# 開始使用

要開始使用，請確保您已經複製了 機器學習助手。請按照 從模板創建 的指示複製並配置您的 AI 代理。

# 配置說明

# 知識

您可以上傳.pdf或.txt文件，為代理提供滿足您特定需求的量身定制背景。

# 用戶輸入

這個 AI 代理不需要輸入欄位。

# AI 模型

默認模型為 Llama 3.1 8B Instruct，但您還可以探索其他支持的AI模型。如果需要，請根據您的需要調整提示以獲得更精確的輸出。

TIP

有關配置 AI 代理的更詳細說明，請參閱 配置 AI 代理。

# 輸入與輸出範例

# 輸入範例

Can you explain the steps involved in data preparation for machine learning?

# 輸出範例

Data preparation involves several key steps:
1. Data Collection: Gather data from various sources such as databases, APIs, or web scraping.
2. Data Cleaning: Identify and handle missing values, remove duplicates, and correct inconsistencies.
3. Data Preprocessing: Normalize or standardize the data, convert categorical variables into numerical formats, and split the data into training and testing sets.

# 有效配置的建議

  • 定義明確目標：清晰概述你希望通過機器學習模型達成的目標，以指導開發過程。
  • 利用相關數據：確保提供的數據與你正在解決的問題相關且具代表性。
  • 迭代及實驗：不要猶豫對你的模型進行迭代，並嘗試不同的配置以尋找最佳性能。
  • 監控倫理影響：始終考慮模型的倫理影響，包括數據中的潛在偏見。
  • 尋求反饋：與同行或導師交流，獲取對你的模型及其結果的反饋，以持續改進。

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