WOLFRAM

Wolfram機器學習Wolfram 語言
的核心部分

機器學習、神經網路與 LLM。

利用現代人工智慧建構生產級智慧系統,與經典機器學習和統計分析、視覺化、影像處理等深度結合。

LLM 整合

以程式設計方式存取 LLM 以產生內容並進行提示建置。允許 LLM 存取 Wolfram 語言工具進行精確的計算和資料,避免產生幻覺。透過連接到 OpenAI 和 Anthropic 等各種服務的能力來簡化工作流程。

類神經網路

使用類神經網路透過簡單但功能強大的符號框架來解決複雜的任務。輸入預先訓練的模型,針對新任務進行微調或從頭開始建立和訓練深度網路。支援自訂架構和轉移學習,實現更快的模型適應。

監督式學習

使用預先訓練或自己的分類器對任何資料進行分類,並使用回歸分析預測數值。使用文字、陣列、視訊或其他資料來辨識人類行為、預測價格或預測作物產量。讓自動化選擇最佳方法和模型,或完全控制自訂。

無監督學習

降低維度,同時保留複雜的資料關係。使用聚類方法,例如 k-means、譜法和層次法,在沒有先驗知識的情況下對資料進行分類。多種方法允許對線性和非線性結構進行建模。

處理異常和遺漏資料

檢測資料集中的極端、新穎或異常值,並自動或使用已知的分佈填補缺失值。減少模型訓練中的偏差、改善故障偵測、績效效能並加強品質評估。

語意搜尋

透過建立向量資料庫來有效地搜尋文件、網頁、圖像或聲音的集合。直接使用結果或用於檢索增強生成 (RAG) 來為 LLM 建立動態提示。

文字 AI 與自然語言處理

總結並產生文字,尋找文章中問題的答案,標記論文中提到的每個特定概念或分析句子的句法結構。自然語言處理是資料探勘、市場研究和客戶支援等領域的關鍵因素。

圖像 AI

根據提示產生圖像,有效地尋找和識別圖像中的文字、臉部等,並使用 LLM、機器學習和類神經網路模型執行進階分割、樣式化等。從駕駛輔助系統到自動化品質控制、安全、醫療及其他應用,電腦視覺解決方案的應用無處不在。

語音 AI

分析和處理語音訊號以偵測濁音間隔、執行語音辨識、辨別說話者或改變說話者的音調。根據多種語言的文字提示產生語音。將機器學習與音頻處理、統計分析和視覺化結合使用以實現簡單高效的語音計算。

現場遊樂區

這是一個互動筆記本—嘗試進行自己的更改!

Wolfram 機器學習文檔

Wolfram 機器學習Wolfram 語言 的部分匯集。完整的系統包含 6,000 多個內建函數,涵蓋所有計算領域 — 都經過精心整合,因此可以完美地將工作結合完成。

Wolfram 語言
完整範圍和文件
Predict ▪ Classify ▪ ActivePrediction ▪ SequencePredict ▪ Nearest ▪ FindFit ▪ FindClusters ▪ FeatureExtraction ▪ FeatureSpacePlot ▪ FeatureImpactPlot ▪ AnomalyDetection ▪ DimensionReduction ▪ MissingValueSynthesis ▪ LLMFunction ▪ LLMSynthesize ▪ ImageSynthesize ▪ ChatObject ▪ LLMPrompt ▪ LLMTool ▪ LLMConfiguration ▪ NetModel ▪ NetTrain ▪ NetGraph ▪ LinearLayer ▪ ConvolutionLayer ▪ AttentionLayer ▪ ImageIdentify ▪ ImageCases ▪ FindFaces ▪ TextRecognize ▪ ImageGraphics ▪ TextSummarize ▪ LanguageIdentify ▪ TextStructure ▪ TextCases ▪ SpeechRecognize ▪ AudioIdentify ▪ SpeechCases ▪ SpeakerMatchQ ▪ PitchRecognize ▪ ChatEvaluate ▪ ChatSubmit ▪ LLMGraph ▪ LLMGraphSubmit ▪ LLMResourceFunction ▪ LLMExampleFunction ▪ LLMSynthesizeSubmit ▪ LLMPromptGenerator ▪ SemanticSearch ▪ SemanticRanking ▪ SemanticSearchIndex ▪ CreateSemanticSearchIndex ▪ UpdateSemanticSearchIndex ▪ SemanticSearchIndices ▪ LLMToolRequest ▪ LLMToolResponse ▪ GenerateLLMToolResponse ▪ $LLMEvaluator ▪ LLMEvaluator ▪ ServiceConnect ▪ ServiceExecute ▪ StringTemplate ▪ TemplateObject ▪ ResourceObject ▪ Authentication ▪ SystemCredential ▪ Environment ▪ SpeechSynthesize ▪ VectorDatabaseSearch ▪ CreateVectorDatabase ▪ VectorDatabaseObject ▪ AddToVectorDatabase ▪ VectorDatabaseObjects ▪ NetChain ▪ NetMeasurements ▪ NetPort ▪ NetPortGradient ▪ NetStateObject ▪ NetTrainResultsObject ▪ ThreadingLayer ▪ AggregationLayer ▪ SoftmaxLayer ▪ NetReplacePart ▪ NetInitialize ▪ NetTake ▪ NetAppend ▪ NetReplace ▪ NetFlatten ▪ NetEncoder ▪ NetDecoder ▪ ClusteringComponents ▪ ClusterClassify ▪ ClusteringMeasurements ▪ MeanShift ▪ NearestNeighborGraph ▪ Dendrogram ▪ ClusteringTree ▪ FindGraphCommunities ▪ CommunityGraphPlot ▪ ConnectedComponents ▪ FindGraphPartition ▪ FindClique ▪ FindKClique ▪ ImageForestingComponents ▪ WatershedComponents ▪ GrowCutComponents ▪ DistanceFunction ▪ ClusterDissimilarityFunction ▪ Weights ▪ PerformanceGoal ▪ CriterionFunction ▪ Method ▪ LocalModelFit ▪ KernelModelFit ▪ LinearModelFit ▪ NonlinearModelFit ▪ GeneralizedLinearModelFit ▪ LogitModelFit ▪ ProbitModelFit ▪ FittedModel ▪ Around ▪ BestFit ▪ FitResiduals ▪ ANOVA ▪ ParameterEstimate ▪ CookDistances ▪ Deviances ▪ AIC ▪ FitCurvatureTable ▪ DesignMatrix ▪ NominalVariables ▪ LinkFunction ▪ LinearOffsetFunction ▪ ConfidenceLevel ▪ VarianceEstimatorFunction ▪ DispersionEstimatorFunction ▪ FindFormula ▪ FindDistribution ▪

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