机器学习

2020年，我写了一篇题为《科技领域的下一件大事：改变世界的20项发明》的文章。这篇文章至今已被阅读了10万多次，并在社交媒体上被分享了5000多次。但今天读到它的人都会注意到，当时写的内容现在已经过时了。更新是必要的，重点介绍当今正在兴起的关键技术，这些技术到2030年（或2028年……或2032年……）将成为热门，以下是未来几年将改变世界的8项发明。

本文选自The Algorithmic Bridge，一个旨在弥合人工智能与人类之间差距的教育项目，今天我们一起学习如何应对已经到来的未来。这篇文章是对我们目前所掌握的信息的一个快速概述(分为易于浏览的部分)，以及我对所读内容的第一印象(尚未测试该模型)。在接下来的几天里，我将更深入地了解Gemini可以做什么，它是如何构建的(希望如此)，它是如何工作的，以及它对人工智能的未来意味着什么。

大型语言模型（LLMs）以其解决复杂问题的能力令人惊叹。更大型的模型展现出在数学和问题解决方面的推理能力。此外，通过诸如思维链等提示技术，这些模型取得了显著的成果。当然，模型并不总是得出正确答案。因此，随着时间的推移，人们提出了更多的策略，这仍然是一个活跃的研究领域。例如，模型可以在CoT数据上进行微调（由问题、答案和解释答案的基础构成的数据对）。另一种方法是在大量的数学数据、编码和STEM（科学、技术、工程和数学）方面进行微调。值得一提的例子有谷歌的Minerva和LLemma。

人工智能开发人员的一项基本技能是编写干净、可重复使用的代码。因此，今天我将使用Deepnote在Python中介绍另一种设计模式。Builder模式将一个复杂对象的构建与表示分离。该模式具有灵活性和可扩展性，支持创建具有可变属性的复杂对象，同时保持客户端代码的整洁性和易用性。所有这些都使我们能够以一种清晰一致的方式构建复杂的对象。

拥有流利的英语，你可以：最有效地学习机器学习工作所需的大量信息，与招聘人员甚至首席执行官建立自信的人际关系，不会在面试中结结巴巴导致失败，在项目中获得同事的尊重，在不让自己尴尬的情况下协商薪水并要求升职，通过阅读和实施SOTA研究论文来提升你的技能和职业生涯，参加会议，这样的例子不胜枚举。让我详细地谈谈每个观点，以更好地说服你。

随机森林是机器学习中的一种集成学习技术，它将多个决策树组合在一起进行预测。它们值得研究，因为它们具有高准确性，可以处理分类和回归任务，并且能够抵抗过度拟合，同时需要最少的超参数调整，使它们成为数据科学和预测建模中强大且多功能的工具。本文展示了如何编写一个简单的分类随机森林模型来预测标准普尔500指数的每日涨跌走势。

线性代数是基础数学框架，是数据科学的核心原理。从数据操作和转换到机器学习模型解释，线性代数是每个数据科学家都应该知道的不可或缺的工具。通过理解关键概念，如矩阵、向量、特征值和特征向量，数据科学家可以有效地处理、分析和提取复杂数据集的见解。在本文中，我们将探讨线性代数如何为数据科学中的机器学习做出贡献。它们有助于以图形化的方式理解机器学习模型，而我们人类擅长通过视觉几何来理解机器学习模型。