机器学习教程

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：

在过去十年中，机器学习软件开发的格局经历了重大变化。许多框架层出不穷，但大多数框架都严重依赖利用Nvidia的CUDA，并在Nvidia GPU上表现最佳。 然而，随着PyTorch 2.0和OpenAI的Triton的到来，Nvidia在该领域的

2022年是AI 取得巨大进步的一年，AIGC年：生成类人文本、图像和代码的系统。 合成图像 OpenAI 在四月份推出了

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

图分析是未来！ 我们已经非常熟悉 Pandas 或 SQL 或任何其他关系数据库，这导致：我们习惯于在数据表的“记录行”中查看分析我们的产品用户，并将他们的属性作为列。但现实世界真的是这样吗？在互联世界中，用户不能被视为独立实体。它们彼此之

信用卡是一个传统系统。它们对全球商业极为重要，但表现出路径依赖。它们的大部分幕后运作都来自50多年前做出的设计， Stripe正在为每个人升级这个关键系统。 考虑一下信用卡欺诈的情况。信用卡最初设计的核心动机用例是：”一个商务旅行者，在远离

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。

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

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

过度拟合（Understanding Overfitting）是一种建模错误，当一个函数与一组有限的数据点过于紧密地拟合时就会发生。因此，该模型仅在参考其初始数据集时有用，而不是在参考任何其他数据集时有用。（例如某套机器学习系统在测试阶段用测试数据准确率高，但是进入生产领域，

特征工程是为表格数据构建出色模型的最重要部分。我重新审视了过去从事的数十个表格 ML 项目，并将我使用的技术提炼为可重复的、强大的流程。这是我发现的： 先从让我们处理 NaN 开始：选项 #1：用有意义的值填充它们 如果“NaN 销售”意味

需求是发明之母，我预测2023年将是技术的辉煌一年，这些技术可以帮助团队保存数据运维方面的时间、收入和资源

自 Spotify 服务推出以来，我们使用 Fisher-Yates shuffle 来生成播放列表的 完

ML 能否取代创意内容生成器，还是将创意提升到新高度的绝佳助手？Netflix 撰写有关其 ML 平台的文章以协助其媒体制作。 在 Netflix，我们每年都会为全球会员推出数以千计的新电视节目和电影。每个标题都使用一组定制的艺术作品和视频资产进行

在设计机器学习系统时，了解静态和动态特征之间的区别很重要，因为它可能会成败您将 ML 模型发布到生产中的努力。  静态特征： 这些特征是由不经常变化的数据产生的。 这些数据很可能与你的数据模型中的维度相似。 数据以一