机器学习

Jul
18

适合初级数据科学家的十大机器学习算法

经过十年的不断探索和应用,机器学习已经成为数据科学家工具包中的一个重要工具,并且已经广为人知。为了有效地利用机器学习的力量,理解其基本概念及其实际应用至关重要。在本文中,我们将探讨最适合数据科学入门者的十大机器学习算法,以及如何应用它们。让我们开始吧!

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Jul
15

MMM:用于营销组合建模和广告支出回报率的贝叶斯框架

在本文中,我们的重点有两个方面。首先,我们开发了一个贝叶斯模型,以提高每个媒体渠道表现的透明度。其次,我们优化预算分配,以最大化我们的关注变量,这里是收入。除了详细介绍贝叶斯方法在MMM中的应用外,我们还提供了使用公共数据集的实现和应用演练。我们测试了模型的准确性,并计算了每个渠道的广告支出回报率(ROAS)。最后,我们优化了一个假设的预算在三个渠道之间的分配,以最大化收入。

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Jun
14

苹果全球开发者大会:Apple Intelligence亮相

苹果公司在全球开发者大会上发布了一系列重要公告,最大的亮点是推出了其人工智能软件Apple Intelligence,并与OpenAI的ChatGPT集成。该软件将免费提供,用户可以选择使用其功能,包括编写文本、从头创建图像和表情符号,以及在iPhone或Macbook上组织和优先处理功能和通知。

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Jun
11

我是如何进入人工智能产品管理领域的

我目前是Uber所有应用AI产品的产品负责人。我的工作是研究如何在Uber现有状态之外应用AI,并与各团队合作,改进我们的运作方式。在这篇文章中,我将讨论一些构建和管理AI产品需要考虑的事项。

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Jun
11

如何缩小Embedding尺寸并提高RAG检索速度

文本Enbedding是单词或整句的高维向量表示。通常,Enbedding向量的维度d是固定的。Enbedding维度通常是2的幂,范围从64到4096不等。使用嵌套式(Matryoshka)Enbedding,你可以根据应用需求更改Enbedding的维度。这可以减少存储空间、节省成本并提高检索速度。

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Jun
07

撸起袖子干吧:9个值得探索的数据和机器学习项目教程

为了帮助你扩展工具库,激励你学习新课题和尝试新工作流程,我们汇集了一些我们最近最有趣的教程。这些教程深入探讨了项目执行的细节,很多教程还附带了大量代码片段供你在自己端进行实验。让我们开始吧!

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May
13

人工智能正在触及无法逾越的天花板

整个AI行业充斥着这样的预测和承诺,而且感觉AI的发展正以一种我们人类无法阻止的指数级轨迹前进。然而,事实远非如此。你看,AI开始触及到递减回报的发展上限,使得这些夸大的承诺彻底空洞。让我来解释一下。

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May
09

大型语言模型景观

大型语言模型的出现引起的涟漪,可以分为六个带或区。随着这些涟漪的扩大,对产品和服务的要求和机会也随之而来。其中一些机会已经被发现,一些还有待发现。我认为,与5区相比,6区作为产品被取代的危险更大。

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