机器学习教程 - 第4页

随着基础模型的兴起，VectorDatabase(矢量数据库/向量数据库)的受欢迎程度直线上升。事实上，向量数据库在大型语言模型的上下文之外也很有用。当涉及到机器学习时，我们经常与向量嵌入打交道。向量数据库的创建是为了在处理它们时有特别好的表现：

在Netflix，我们有数百个微型服务，每个都有自己的数据模型或实体。例如，我们有一个存储电影实体元数据的服务或一个存储图像元数据的服务。所有这些服务在以后都想对他们的对象或实体进行注释。我们的团队，资产管理平台，决定创建一个名为Marken的通用服务

时间序列预测是机器学习历史最悠久的应用之一，也是整个行业使用最普遍的技术之一（如果不是最普遍的话）。然而，在最近的 ML 热潮中，预测有些落伍了。时间序列预测正在成为一门失传的艺术。它是美国零售业50亿美元背后的引擎。然而，研究进展缓慢，交易

在今年著名的自然语言处理（NLP）ACL 会议上发表的一篇新论文在研究人员中引起了热议。该论文表明，使用 gzip 和 K-nearest neighbour (KNN) 组合对文本进行分类的性能与包括 BERT 在内的最先进模型不相上下。在大量

这篇综述重点介绍了过去三十年来在驱动归纳推理的过程的计算建模方面取得的进展。这些模型的形式复杂性和解释范围都取得了重要进展。需要注意的是，这项工作的大部分重点是证明给定模型可以很好地说明归纳数据，而不

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形状只是数字间几何图形

这是上周顶级 ML 论文（3 月 27 日至 4 月 2 日）： BloombergGPT 一个新的 50B 参数的金融 LLM。声称拥有 3630 亿个令牌的最大特定领域数据集......进一步增加了来自

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人类是探索的大师。与机器强化学习RL不同的是：我们不是像RL那样通过尝试最大化奖励来探索，而是通过探索来获取信息！这是标准RL机器学习速度比人类慢得多的主要原因。

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