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机器学习

2015内容

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涵盖机器学习相关算法知识、开发工具、解决方案与应用场景。

共 2015 条

机器学习正在赋能制药行业

通过利用先进的算法和大量数据，机器学习正在彻底改变药物的开发、制造和分销方式。在本文中，我们将探讨机器学习如何为制药行业赋能。

2023-03-28 18:16:38

机器学习制药行业

2023年机器学习的十大概念和技术

机器学习是一个不断发展的学科，一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。

2023-03-27 15:33:14

机器学习人工智能

超参数优化比较之网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化译文精选

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。

2023-03-27 08:00:00

机器学习人工智能

如何使用XGBoost和InluxDB进行时间序列预测译文

XGBoost是一个流行的开源机器学习库，可用于解决各种预测问题。人们需要了解如何使用它与InfluxDB进行时间序列预测。

2023-03-27 07:34:28

XGBoost InluxDB 时间序列

机器学习与微分方程的浅析

尽管机器学习从20世纪50年代就已经存在，但随着计算机变得越来越强大，数据在爆炸式增长，使得人们如何利用人工智能获得竞争优势、提高洞察力和增长利润展开了广泛的实践。对于不同的应用场景，机器学习与微分方程都有着广泛的场景。

2023-03-26 20:43:45

机器学习微分方程

人工智能和机器学习如何改变建筑行业

建筑行业正在迅速拥抱数字化以及人工智能和机器学习的使用，有可能改变建筑物的设计、建造和运营方式。

2023-03-22 11:10:47

人工智能机器学习

通过使用因果机器学习做出有效的可操作决策以优化业务KPI 译文

机器学习平台Azure Machine Learning Studio中的因果分析，可以通过端到端自动化框架回答因果问题。

2023-03-22 10:12:30

机器学习 KPI 自动化

集成时间序列模型提高预测精度

集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库scikit-learn提供了一个StackingRegressor，可以用于时间序列任务。

2023-03-16 18:09:00

机器学习数据集

从决策树到Transformer——餐厅评论情感分析模型比较译文精选

本文将展示各种流行机器学习模型和嵌入技术对马其顿餐厅评论情感分析的有效性，探索并比较几种经典的机器学习模型以及包括神经网络和Transformers在内的现代深度学习技术。实验表明，采用最新OpenAI嵌入的微调Transformers模型和深度学习模型远远优于其他方法。

2023-03-16 08:00:00

机器学习深度学习人工智能

科学家利用机器学习，用于区分可降解塑料和传统塑料

食品包装袋、咖啡杯、塑料袋……，塑料在我们的日常生活中随处可见。近年来随着国家政策的引导和居民环保意识的提高，越来越多的人开始使用可降解的塑料制品。

2023-03-14 16:29:12

机器学习塑料

少样本学习综述：技术、算法和模型

机器学习最近取得了很大的进展，但仍然有一个主要的挑战：需要大量的标记数据来训练模型。

2023-03-13 14:41:22

机器学习算法

物联网和机器学习如何携手走向智能未来?

物联网和机器学习携手迈向智能未来，了解这两种前沿工具的结合是企业运作方式学习过程的一部分。

2023-03-13 11:20:09

物联网机器学习

基于因果森林算法的决策定位应用译文精选

本文将通过一个实战案例来深入探讨如何使用机器学习随机森林算法来辅助实现管理决策的战略定位。

2023-03-13 08:00:00

机器学习算法

基于机器学习的电商数据挖掘 | 数据探索篇

converters参数的作用：数据中的多个id字段全部是数字，在csv或者excel文件中被当做了数字（用科学计数法表示）；本质上它们就是"字符串"信息，不具备任何大小含义。

2023-03-10 08:57:31

机器学习电商数据挖掘

利用模型性能管理（MPM）解决机器学习模型监控挑战译文

在过去几年，世界的数字化给组织和企业带来了独特的机遇和挑战。虽然数据的蓬勃发展为提高决策准确度提供了更多的机会，但现在分析和利用这些信息更加耗时和昂贵。因此，各种规模的企业都在部署机器学习(ML)模型，这些模型可以处理大量数据，并识别经常被分析师忽视或耗费不合理时间的模式和相关性。

2023-03-10 08:00:00

机器学习 MPM 人工智能

微软向 Azure 用户开放 Hugging Face 机器学习基础模型，帮助执行各项数据科学任务

微软在 Azure 开源日上表示，以公开预览版本的形式，为 Azure 机器学习带来了基础模型。Azure 平台用户现在能以这些开源基础模型为基础，扩展满足自己的需求。

2023-03-09 10:30:16

Azure 微软机器学习

强化学习是否言过其实? 译文

以想象一下，你正准备和朋友一起下国际象棋，但他并不是人类，而是一个不了解游戏规则的计算机程序。但这个应用程序却明白自己致力实现一个目标，就是在游戏中获胜。

2023-03-09 08:00:00

强化学习机器学习围棋

结合基于规则和机器学习的方法构建强大的混合系统

经过这些年的发展，我们都确信ML即使不能表现得更好，至少也可以在几乎所有地方与前ML时代的解决方案相匹配。

2023-03-07 14:49:22

机器学习 ML

梯度提升算法决策过程的逐步可视化

梯度提升算法是最常用的集成机器学习技术之一，该模型使用弱决策树序列来构建强学习器。这也是XGBoost和LightGBM模型的理论基础，所以在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。

2023-03-06 16:07:19

梯度提升算法机器学习

机器学习系统架构的十个要素

在端到端机器学习工作流的各个阶段，需要嵌入可靠的数据质量检查、模型质量检查、数据和概念漂移检测，以确保机器学习系统本身是可靠且可信的。这些质量控制的检查包括描述统计学、整体数据形状、数据缺失、数据重复、几乎恒定的特征、统计测试、距离指标和模型预测质量，等等。

2023-03-02 00:04:59

机器学习系统架构

使用手工特征提升模型性能

本文将使用信用违约数据集介绍手工特征的概念和创建过程。

2023-03-01 15:14:48

数据集机器学习

量子机器学习：新手指南译文

欢迎来到量子机器学习世界！本教程将通过一个使用示例数据集的入门级项目，提供附有代码的分步走指导。本教程结束时，您将对如何使用量子计算机来执行机器学习任务有一番基本的理解，并帮助构建您的第一个量子模型。

2023-03-01 08:00:00

机器学习数据集

稀疏特征和密集特征

在机器学习中，特征是指对象、人或现象的可测量和可量化的属性或特征。特征可以大致分为两类：稀疏特征和密集特征。

2023-02-26 18:46:35

机器学习数据集算法

关于多元时间序列中的公平性问题

如何保证模型的公平性，是机器学习很多场景都面临的问题。本文将这一维度的问题引入到了多元时间序列预测中，并利用时空预测、对抗学习的方法进行了比较好的解决。

2023-02-26 01:12:10

多元时间机器学习序列

选择优秀机器学习模型的十步指南

机器学习可以用来解决广泛的问题。但是有很多多不同的模型可以选择，要知道哪一个适合是一个非常麻烦的事情。本文的总结将帮助你选择最适合需求的机器学习模型。

2023-02-24 15:10:46

机器学习数据集

量子机器学习为投入实际应用做好准备了吗？

银行的机器学习算法每天都会做出数十亿个此类决策。这在计算机科学中被称为“平均分类问题”，这些模型必须决定交易是否符合客户的正常购买行为。对于传统的机器学习算法来说，这个问题主要通过消费者的支付历史和与银行其他交互信息来画像解决，是一个计算密集且不完善的过程。

2023-02-24 11:29:32

量子机器学习机器学习

机器学习随机森林算法实战解析译文精选

本文将通过具体的Python编程代码试图透彻解析机器学习中随机森林这个美丽的算法的内在实现原理。

2023-02-23 08:00:00

Python 机器学习编程代码

腾讯广告模型基于"太极"的训练成本优化实践

近年来，随着大模型在 NLP 领域横扫各种大数据磅单取得巨大成功之后，大数据加大模型成为了 AI 领域建模的标准范式。搜索、广告、推荐的建模也不例外，动辄千亿参数，上 T 大小的模型成为各大预估场景的标配，大模型能力也已经成为各大科技公司军备竞赛的焦点。

2023-02-20 13:50:39

AI 领域建模大数据

度小满自动机器学习平台实践

今天会和大家分享下度小满在搭建自动机器学习平台 ATLAS 的实践经验。

2023-02-20 07:46:45

机器学习 AI 技术

机器学习中实施随机森林算法的指南

在本文中，我们将讨论如何使用在线真实数据集实现随机森林算法。我们还将提供详细的代码解释和每个步骤的描述，以及对模型性能和可视化的评估。

2023-02-17 08:10:58

机器学习森林算法

聊一聊机器学习生命周期的步骤

在本文中，读者将了解机器学习，包括机器学习的背景信息和机器学习生命周期的七个步骤。

2023-02-15 16:25:06

机器学习人工智能数据

使用scikit-learn为PyTorch模型进行超参数网格搜索

scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数:

2023-02-13 15:00:13

机器学习 scikit-lea PyTorch

机器学习评估指标的十个常见面试问题

评估指标是用于评估机器学习模型性能的定量指标。它们提供了一种系统和客观的方法来比较不同的模型并衡量它们在解决特定问题方面的成功程度。

2023-02-10 16:36:30

机器学习评估指标

2022年八大机器学习开发公司

2022年，基于人工智能的银行贷款软件将成为常态。超过91%的领先企业使用人工智能技术。它为企业在许多方面改善其商业模式打开了大门。

2023-02-10 14:49:32

人工智能机器学习

2023年数据标记的影响：当前趋势和未来需求译文精选

近年来，随着该过程对众多项目的成功变得越来越重要，对准确可靠的数据标记的需求急剧上升。但究竟什么是数据标记？2023年数据标记将如何影响企业？我们现在应该注意哪些趋势将塑造数据标记的未来？

2023-02-10 09:10:10

人工智能机器学习数据

人类文化是否被进化锁死？原创精选

文化研究是发展数百年的人文学科。然而，因为数据规模受限，以及地理区域等因素的限制，文化研究一直都是使用小规模数据的研究学科。

2023-02-08 08:00:00

算法人工智能大数据

如何使用 Docker 在 AWS Lambda 上部署机器学习模型

如何使用 Docker 在 AWS Lambda 上部署机器学习模型

2023-02-07 16:36:34

机器学习 Docker 无服务器

如何使用机器学习来分析情感

本文将帮助你理解情感分析的概念，并且学习如何使用机器学习进行情感分析。

2023-02-03 11:40:49

机器学习分析情感

CRPS：贝叶斯机器学习模型的评分函数

连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。

2023-01-31 15:49:51

机器学习函数评分函数

阿里二面：RocketMQ 消费者拉取一批消息，其中部分消费失败了，偏移量怎样更新？

如果一批消息按照顺序消费，是不可能出现第 100 条消息消费成功了，但第 50 条消费失败的情况，因为第 50 条消息失败的时候，应该退出循环，不再继续进行消费。

2023-01-29 08:46:08

RocketMQ 消费者 Consumer

家中狗子都在想些啥，科学家们利用机器学习搞清楚了

人类更关注对象，但狗子却不太关心看到的到底是谁或什么物体，而更在意动作本身。

2023-01-26 00:01:00

机器学习大脑活动

大模型推动的人机交互对话

日常生活中，我们常常接触到一些偏任务类型的对话系统，比如让手机助手定闹铃、让智能音箱放首歌。

2023-01-18 10:06:07

数字人自然语言生成

人工智能、机器学习和软件开发的未来

您与您最喜爱的应用程序之间的每一次成功互动都是质量保证 (QA) 团队共同努力的结果。这些孜孜不倦的问题猎手确保全球移动设备用户日常需求所依赖的应用程序的每个方面都能在每次发布和更新中顺利运行。

2023-01-17 13:55:39

人工智能机器学习软件开发

浅谈图嵌入算法

图作为一种重要的数据表示形式，普遍存在于多样化的实际场景中，如社交网络中的社交图、电子商务网站中的用户兴趣图、科研领域中的论文引文图等。有效的图分析能够帮助人们深入了解数据背后的内容，从而解决节点分类、节点聚类、链路预测等问题。然而图上的数学和统计操作是有限的，将机器学习方法直接应用到图上是很有挑战性的。在这种情况下，图嵌入似乎是一个合理的解决方案。

2023-01-15 17:57:01

数字人建模和动画关键技术

本文将从图形角度介绍数字人建模和动画关键技术的相关研究工作，比如人脸建模、头发编辑、虚拟服装等。

2023-01-12 09:40:28

数字人建模动画

如何在因果推断中更好地利用数据？

本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。

2023-01-09 08:39:38

因果推断机器学习

从视频到音频：使用VIT进行音频分类

就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。

2023-01-05 16:51:04

机器学习人工智能

视觉大模型训练和推理加速

Transformer 模型从 attention is all you need 这篇文章中被提出后，在自然语言处理领域的很多任务上大放异彩。

2023-01-05 09:33:37

视觉模型训练

常见的降维技术比较：能否在不丢失信息的情况下降低数据维度

本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。我们将降维方法应用于数据集，并通过回归和分类分析评估其有效性。

2023-01-03 15:56:34

机器学习降维技术

使用CLIP构建视频搜索引擎

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种机器学习技术，它可以准确理解和分类图像和自然语言文本，这对图像和语言处理具有深远的影响，并且已经被用作流行的扩散模型DALL-E的底层机制。在这篇文章中，我们将介绍如何调整CLIP来辅助视频搜索。

2023-01-03 15:42:29

机器学习视频搜索

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