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北大、阿里妈妈成立联合实验室,产学大牛合体,图模型、博弈论都安排上了!

机器之心原创 作者:张倩 对于实验室的长期目标,朱松纯指出:「联合实验室要锚住国际最前沿的人工智能发展趋势,面向国民经济发展的重大需求,在通用人工智能、元宇宙、数字人等前沿方向大胆探索,注重多学科之间的交叉与融合,探索出一条具有中国特色、体现中国智慧的发展道路,为国家的人工智能发展战略做出贡献。」 虽然 2022 尚未结束,但今年深度学习领域的研究趋势已然清晰,各大机构依然在大模型上展开角逐,尤其是通用性更强的多模态、多任务大模型:OpenAI 祭出了最新的 DALL·E 2,DeepMind 构建了通才

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业界|解密Persado背后的秘密武器:机器学习如何创作营销内容

目前为止,基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好,即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在,新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程,以做到更好的信息连结。通过这项研究,我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环,即如何解决“正确的消息”,以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。 今天的市场中,营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践,但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术,营销人员

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【全网首发】——机器学习该如何应用到量化投资系列(一)

有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问,究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题,但是不够全面和完整。从今日起,量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。编辑部花了很长时间,采访和咨询了很多研究人员。希望各位读者有所收获,如有不足,欢迎批评指正。 一、什么是机器学习 机械的定义避开不谈,回答也不追求全面准确。明确一点,机器学习的主要目的在于发现规律或重现规律。(此处不谈非监督学习、强化学习,也不谈降维、集成算法)。什么是

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独家揭秘| 数据挖掘、机器学习和深度学习之间的区别

导读:机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应

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