机器学习

美国国防高级研究计划局 (DARPA) 正在资助一个名为“用于规划、战术、实验和弹性的战略混沌引擎”（ .

虽然传统深度神经网络等机器学习技术在感知任务上取得了显著的成功，但在逻辑和推理问题上的表现仍然有限。这成为开发透明、可信的 .

本项目是使用样本股票数据的 Python 神经网络和 ML 股票预测方法示例。 ML 和 NN 方法和库的资料库，.

从最近的科技公司工程博客中精选博文： [Meta]  .

梯度下降 算法 可以通过包含.

有选择地从科技公司的工程博客中挑选了博客文章： [Meta] .

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 neighbou.

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 .

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.

这是上周顶级 ML 论文（3 月 27 日至 4 月 2 日）： BloombergGPT  .

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。 <.

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.

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.

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 .

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.

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： .

下面是最佳 人工智能 工具.

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 .

ChatGPT 是 OpenAI 最新的大型语言模型，于 2022 年 11 月 30 日发布，作为面向公众开放的 .

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。.

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。 .

该博客讨论了用户体验和通知 CTR 模型之间的权衡，以及通知管理系统采用因果推理模型。 在 Instagram 上.

内部通知是在线商务的重要潜在客户。优步写了问题陈述的复杂性以及它如何采用线性程序（线性优化）来实现最佳结果。 推送通知是 Uber Eats 优食客户.

Expedia 撰写了关于其使用无监督学习对客户反馈进行分类的方法。我的一部分想知道，云提供商可以开箱即用地提供这些解决方案，难道不应该是一个已解决的问题吗.