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四海吧 Posts

Llama 2:深入探究ChatGPT的开源挑战者

“能够进行复杂推理任务的大型语言模型(LLMs)在编程和创意写作等专业领域显示出潜力然而,LLMs的世界并不仅仅是一个即插即用的天堂;在可用性、安全性和计算需求方面存在一些挑战在本文中,我们将深入探讨Llama 2的能力,同时提供一个[…]”

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揭示解剖分割的秘密:HybridGNet——用于合理解码解剖结构的AI编码器-解码器

深度神经网络的最新进展使得解剖分割有了新的方法。例如,利用深度卷积神经网络(CNN)在生物医学图像的解剖分割方面取得了最先进的性能。传统的策略采用标准的编码器-解码器CNN架构,使用带注释的数据集来预测像素级分割。虽然这种方法适用于拓扑在个体间不保持一致的场景,如病变分割,但对于具有规则拓扑结构的解剖结构来说可能不是理想的。深度分割网络通常被训练来最小化像素级损失函数,但这可能不保证解剖合理性,因为它对全局形状和拓扑不敏感。这可能导致出现碎片化结构和拓扑不一致等伪影。 为了缓解这些问题,结合先验知识和形状约束变得至关重要,特别是对于疾病诊断和治疗规划等下游任务。与密集的像素级遮罩相比,统计形状模型或基于图的表示等替代方法提供了一种更自然的方式来包含拓扑约束。图,特别是提供了一种表示标志点、轮廓和表面的方法,可以实现拓扑的正确性。几何深度学习将CNN扩展到非欧几里德域,促进了图数据的判别和生成模型的发展。这些进展使得能够进行准确的预测,并生成与特定分布对齐的真实图结构。 根据上述考虑,引入了新的HybridGNet架构,以在图像特征编码中利用基于标志点的分割的优势。 架构概述如下图所示。 HybridGNet结合了基于图神经网络(GCNN)的生成模型,以创建解剖学上准确的分割结构。它通过标准卷积处理输入图像,并通过对“瓶颈潜在分布”进行采样来生成基于标志点的分割,这是一个包含图像关键信息的紧凑编码表示。从该分布中进行采样使得模型能够根据编码的图像特征创建多样且合理的分割输出。采样后,进行了重塑和图域卷积。 此外,根据局部图像特征可能有助于产生更准确的标志点位置估计的假设,提出了一种名为Image-to-Graph Skip Connection (IGSC)模块。类似于UNet的跳跃连接,IGSC模块结合了图解缩操作,允许特征图从编码器流向解码器,从而增强了模型恢复细节的能力。 下图显示了从研究中选择的样本结果。这些可视化结果提供了HybridGNet和最先进方法之间的比较概览。 这就是HybridGNet的摘要,一种新颖的AI编码器-解码器神经架构,利用标准卷积进行图像特征编码,并利用图卷积神经网络(GCNN)解码解剖结构的合理表示。如果您感兴趣并想更多了解,请随时参考下面引用的链接。

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亚马逊研究人员推出了一种名为“HandsOff”的方法,可以消除手动注释合成图像数据的需求

使用机器学习(ML)模型进行计算机视觉任务通常严重依赖于标记的训练数据。然而,收集和注释这些数据可能需要时间和精力。合成数据已经成为解决这个问题的可行方法,但是即使生成合成数据也经常需要人工分析员费力地手动注释。 现有的解决此问题的方法通常涉及使用生成对抗网络(GAN)创建合成图像。GAN由一个鉴别器和一个生成器组成,其中生成器学习生成能够欺骗鉴别器认为它们是真实的图像。虽然GAN在生成合成数据方面显示出了潜力,但它们仍然需要大量标记数据进行训练,限制了它们在有限注释数据的情况下的有效性。 亚马逊研究人员提出了一种名为“HandsOff”的创新解决方案,该解决方案在计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上进行了演示。HandsOff通过利用一小组标记图像和GAN,消除了对合成图像数据的手动注释的需求。 HandsOff采用了一种称为GAN反演的新颖方法。研究人员不是修改GAN本身的参数,而是训练一个单独的GAN反演模型,将真实图像映射到GAN的潜在空间中的点。这使得他们能够基于标记图像创建一个小的点和标签数据集,可以用来训练第三个能够标记GAN潜在空间中的点的模型。 HandsOff的关键创新在于使用学习感知图像块相似性(LPIPS)损失来微调GAN反演模型。LPIPS通过比较计算机视觉模型(如目标检测器)在每个模型层的输出来衡量图像之间的相似性。通过优化GAN反演模型,以最小化真实潜在向量与输入图像的估计潜在向量之间的LPIPS差异,研究人员确保了即使对于不完全重构的想法,也能够保证标签的准确性。 HandsOff在语义分割、关键点检测和深度估计等重要的计算机视觉任务上展示了最先进的性能。值得注意的是,这是在少于50个现有标记图像的情况下实现的,突显了该框架在最小手动注释的情况下生成高质量合成数据的能力。 总之,HandsOff框架在计算机视觉和机器学习领域取得了令人振奋的突破。消除对合成数据大量手动注释的需求显著减少了训练ML模型所需的资源和时间。GAN反演与LPIPS优化的使用展示了该方法在确保生成数据的标签准确性方面的有效性。虽然文章没有详细探讨具体的定量指标,但实现最先进性能的声明是有希望的,值得进一步研究。 总体而言,HandsOff通过使高质量标记数据更易获取和更适用于各个领域和行业,有望推动计算机视觉研究和应用的发展。

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该AI研究提出了使用OpenAI嵌入向量进行强大的Lucene集成搜索

最近,在机器学习的搜索领域中,应用深度神经网络取得了重大进展,特别强调了双编码器架构中的表示学习。在这个框架中,各种类型的内容,包括查询、段落,甚至包括图像等,被转化为紧凑且有意义的“嵌入”,表示为密集向量。基于这种架构构建的密集检索模型成为增强大型语言模型(LLMs)中检索过程的基石。这种方法在当今生成式人工智能的更广泛领域中已经广受欢迎,并被证明在增强LLMs的整体能力方面非常有效。 叙述表明,由于需要处理大量的密集向量,企业应该将专用的“向量存储”或“向量数据库”纳入到他们的“AI堆栈”中。一些初创公司积极推动这些向量存储作为创新和现代企业架构的重要组成部分。其中一些显著的例子包括Pinecone、Weaviate、Chroma、Milvus和Qdrant等。一些支持者甚至已经提出这些向量数据库最终可能取代长期存在的关系数据库。 本文提出了与这种叙述相对立的观点。这些论点围绕着一个简单的成本效益分析,考虑到搜索在许多组织中代表着一个现有且已经建立的应用,从而导致在这些能力上进行了重大的先前投资。生产基础设施主要由以开源Lucene搜索库为中心的广泛生态系统主导,尤其是由Elasticsearch、OpenSearch和Solr等平台推动。 https://arxiv.org/abs/2308.14963 上面的图片展示了一个标准的双编码器架构,其中编码器从查询和文档(段落)生成密集向量表示(嵌入)。检索被构建为向量空间中的k最近邻搜索。实验集中在MS MARCO段落排序测试集上进行,该集合由大约880万个从网络中提取的段落组成。用于评估的是标准开发查询和来自TREC 2019和TREC 2020深度学习跟踪的查询。 研究结果表明,今天可以使用Lucene直接构建一个使用OpenAI嵌入的向量搜索原型。嵌入API的日益普及支持了我们的论点。这些API简化了从内容中生成密集向量的复杂过程,使其更易于从业者使用。确实,当您构建搜索生态系统时,只需要Lucene就足够了。但正如事实所证明的那样,只有时间会告诉我们是否正确。最后,这提醒我们,在快速发展的人工智能世界中,权衡成本与收益仍将是一种主要思维方式。

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让ChatGPT成为更好的软件开发人员:SoTaNa是一个面向软件开发的开源AI助手

我们做事的方式在最近几年发生了快速变化。我们已经开始使用虚拟助手来完成我们大部分的任务,并发现自己处于一种需要将任务委派给AI代理的位置。 有一把钥匙可以解锁推动所有这些进步的力量:软件。在一个日益技术驱动的世界中,软件开发是创新的关键,涵盖了从医疗保健到娱乐等各个领域。然而,软件开发的过程往往充满了复杂性和挑战,要求开发人员快速解决问题和创造性思考。 这就是为什么AI应用程序在软件开发领域迅速找到了自己的位置。它们简化了这个过程,为开发人员提供了及时的编码查询答案,并在他们的努力中支持他们。我的意思是,你可能也在使用它。你上次去StackOverflow而不是ChatGPT是什么时候?或者当你安装了GitHub协作者时,你按Tab键的次数有多少? ChatGPT和Copilot都不错,但它们在软件开发中仍然需要有良好的指导才能发挥更好的作用。今天,我们见到了一个新的参与者;SoTaNa。 SoTaNa是一个利用LLM的能力来提高软件开发效率的软件开发助手。像ChatGPT和GPT4这样的LLM已经展示了它们在理解人类意图和生成类似人类的回应方面的能力。它们在包括文本摘要和代码生成在内的各个领域都变得有价值。然而,由于某些限制,它们的可用性受到了限制,而SoTaNa旨在解决这些限制。 SoTaNa作为一个开源软件开发助手,致力于弥合开发者和LLM的巨大潜力之间的鸿沟。这个倡议的主要目标是使基础LLM能够在有限的计算资源下理解开发者的意图。这项研究采用了多步骤的方法来实现这一目标,利用ChatGPT来生成面向软件工程任务的高质量基于指令的数据。 SoTaNa概述。来源:https://arxiv.org/pdf/2308.13416.pdf 该过程通过引导ChatGPT进行具体提示,详细说明生成新实例的要求来开始。为了确保准确性和与期望输出的对齐,手动注释的软件工程相关实例的种子池作为参考。这个池子涵盖了各种软件工程任务,为生成新数据奠定了基础。通过巧妙的采样技术,这种方法有效地使演示实例多样化,并确保创建满足规定要求的高质量数据。 为了更好地提高模型对人类意图的理解,SoTaNa采用了Lora,一种参数高效的微调方法,使用有限的计算资源来增强开源基础模型,特别是LLaMA。这个微调过程使模型在软件工程领域内更好地理解人类意图。 生成数据使用的提示。来源:https://arxiv.org/pdf/2308.13416.pdf SoTaNa的能力是使用Stack Overflow问题回答数据集进行评估的,包括人工评估在内的结果强调了该模型在协助开发人员方面的有效性。 SoTaNa向世界介绍了一个基于LLMs构建的开源软件开发助手,能够理解开发人员的意图并生成相关的响应。此外,它通过发布模型权重和专为软件工程而设计的高质量基于指令的数据集,对社区做出了重要贡献。这些资源有望加速未来在该领域的研究和创新。

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拥抱神经元多样性:AI 效率和性能的飞跃

多样性的作用一直是各个领域的讨论话题,从生物学到社会学都有涉及然而,北卡罗来纳州立大学的非线性人工智能实验室(NAIL)最近的一项研究为这一议题开辟了一个有趣的维度:人工智能神经网络内部的多样性自我反思的力量:调整神经网络内部的多样性William Ditto,[…]

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来自Inception、MBZUAI和Cerebras的研究人员开源了“Jais”:全球最先进的阿拉伯大型语言模型

大型语言模型如GPT-3及其对社会各个方面的影响是一个备受关注和争议的话题。大型语言模型显著推动了自然语言处理领域的发展。它们提高了各种与语言相关的任务的准确性,包括翻译、情感分析、摘要和问答。由大型语言模型驱动的聊天机器人和虚拟助手变得越来越复杂,能够处理复杂的对话。它们被用于客户支持、在线聊天服务,甚至成为某些用户的伴侣。 构建阿拉伯语大型语言模型(LLM)面临着由于阿拉伯语言的特性和其方言的多样性而产生的独特挑战。与其他语言的大型语言模型类似,阿拉伯语LLMs可能会继承训练数据中的偏见。解决这些偏见并确保在阿拉伯语境中负责任地使用人工智能是一个持续关注的问题。 Inception、Cerebras和阿布扎比人工智能大学(UAE)的研究人员推出了一种新的基于阿拉伯语的大型语言模型Jais和Jais-chat。他们的模型基于GPT-3生成式预训练架构,仅使用了130亿个参数。 他们面临的主要挑战是获取用于训练该模型的高质量阿拉伯语数据。与拥有高达2万亿个标记的英文数据相比,阿拉伯语语料库要小得多。语料库是用于语言学、自然语言处理(NLP)和文本分析的大型结构化文本集合,用于研究和语言模型训练。语料库是研究语言模式、语义、语法等方面的宝贵资源。 为了解决这个问题,他们训练了双语模型,通过增加有限的阿拉伯语预训练数据与丰富的英文预训练数据相结合。他们对Jais进行了预训练,包括72亿个阿拉伯语标记和2320亿个英文标记。他们开发了一种专门的阿拉伯文本处理流程,包括彻底的数据过滤和清理,以生成高质量的阿拉伯语数据。 他们表示,他们的模型的预训练和微调能力超越了所有已知的开源阿拉伯模型,并且与在更大数据集上训练的最先进的开源英文模型相当。考虑到大型语言模型的固有安全问题,他们通过安全导向的指令进一步微调了模型。他们通过安全提示、基于关键词的过滤和外部分类器添加了额外的安全防护。 他们表示,Jais代表了中东自然语言处理和人工智能领域的重要发展和扩展。它推进了阿拉伯语的理解和生成,为当地参与者提供了主权和私有部署选择,并培育了一个应用和创新的活跃生态系统;这项工作支持了数字和人工智能转型的更广泛战略计划,以迎接一个更开放、更具语言包容性和文化意识的时代。

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2023年顶级视频会议工具

随着远程工作的普及,今天的专业人士在职业目的上必须感到自在地使用视频会议。当面对面会议不可能时,视频会议是音频会议电话的更有效替代品。大多数系统还提供各种其他协作功能,包括聊天、白板和文件共享,除了语音和视频会议。旅行和租用会议空间、音频视频设备、食品和饮料所花费的时间和金钱可能可以节省,这对公司来说是一个重要的优势。 许多可用的视频会议提供商为各种操作系统和网络提供免费客户端。即使如此,为公司选择一个视频会议解决方案也很简单。有些是为更广泛的在线会议而设计的,而有些则更适合一对一的设置,比如在线教学或向大型群体进行演讲。领先的视频会议软件系统根据其功能和易用性进行排名,以帮助您选择适合您的组织的解决方案。以下是我们最佳选择的简要描述和深入评估的链接。然后,继续阅读一些购买建议,这将帮助您做出决策。 Zoom 由于Zoom每个订阅的许多功能,它是视频会议服务中的佼佼者。人们选择这个平台而不是其他平台,是因为它具有高质量的视频和音乐以及快速的文件共享功能。在与竞争的会议呼叫软件有过不好的经历后,许多Zoom的用户已经转向了这个平台。要轻松高效地与客户和消费者远程互动,Zoom是最好的网络会议软件。它使用SSL加密来保护私人通信,并且是跨平台的(与Chrome和Linux兼容)。 Microsoft Teams Microsoft Teams专为高效和简单的团队合作而构建。它基于Microsoft Office工具,如Word和SharePoint,其界面和框架可提供非常 engaging 的体验。该公司还使得Skype for Business可以在Microsoft Teams内使用。这个软件是为了与Slack等流行的协作平台竞争而开发的。Microsoft Teams的视频会议功能和其他聊天功能一样引人入胜和有效。用户可以在对话中发起视频会议。 GoToMeeting GoToMeeting在视频会议领域的主导地位可能正在减弱。不过,它的广泛功能使其成为适用于各种规模的企业的优秀远程会议软件。与类似的程序相比,这个软件因其直观的投票和举手功能而脱颖而出。使用GoToMeeting,您可以举办无限安全的视频会议,并进行端到端加密。根据您选择的计划,GoToMeeting可以支持10至250名与会者。免费版只允许三个用户,而付费版最多可以容纳一百个用户。 Google Meet Google Meet,之前称为Google Hangouts,现在是Google的G Suite业务软件的重要组成部分。用户可以通过将Google Meet与他们喜爱的其他Google应用程序(如Gmail和日历)连接来节省时间。Google日历可以快速提供Google Meet链接和电话号码。Meet的主窗口显示当前发言参与者的视频流,但也可以使用画廊视图。为了保持其作为市场领导者的地位,Google通过减少背景噪音来增强平台的视频和音频功能。任何拥有免费Google帐户的人都可以为最多60分钟的时间举办Google…

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Meta AI在计算机视觉公平性方面的两项新尝试:引入DINOv2许可证和发布FACET

在不断发展的计算机视觉领域中,一个紧迫的问题是确保公平性。这篇文章揭示了人工智能技术(尤其是计算机视觉)中潜在的巨大潜力,它是促成各个领域变革性突破的催化剂,从维护生态保护努力到推动开拓性的科学探索。然而,它对这项技术崛起所带来的固有风险保持了坦诚的态度。 Meta AI的研究人员强调必须达到的关键平衡,即快速创新的节奏与必要时出现的有意识的开发实践之间的和谐平衡。这些实践不仅仅是一种选择,而且是对这项技术可能无意中给历史上被边缘化社区带来的潜在伤害的重要防护。 Meta AI的研究人员针对这个多方面的挑战制定了一项全面的路线图。他们首先通过开源Apache 2.0许可证使DINOv2成为一种先进的计算机视觉模型,该模型通过自监督学习的锻炼器锻炼而成。DINOv2是Data-Efficient Image Neural Network Version 2的缩写,代表着计算机视觉模型的一次重要飞跃。它利用自监督学习技术创建通用特征,使其能够以高度灵活的方式理解和解释图像。 DINOv2的能力不仅限于传统的图像分类。它在许多任务中表现出色,包括语义图像分割,可以准确识别物体边界并将图像分割成有意义的区域,以及单目深度估计,使其能够感知图像中物体的空间深度。这种多功能性使DINOv2成为计算机视觉应用的强大工具。这种扩展的可访问性使开发人员和研究人员能够在广泛的应用领域中利用DINOv2强大的功能,进一步推动计算机视觉创新的前沿。 Meta对计算机视觉中公平性的承诺的核心在于引入FACET(计算机视觉评估中的公平性)。FACET是一个里程碑式的基准数据集,包含约32,000张图片,涵盖约50,000个个体。然而,FACET的独特之处在于专家人工标注者的细致注释。这些专家经过细心的注释工作,将数据集按多个维度进行分类。其中包括感知性别表达、年龄组别以及感知肤色和发型等身体属性。值得注意的是,FACET引入了与个人相关的类别,涵盖了像“篮球运动员”和“医生”这样多样化的职业。该数据集还通过包含69,000个口罩标签增强了其研究目的的重要性。 使用FACET进行的初步研究已经揭示了先进模型在不同人群中的性能差异。例如,这些模型在准确检测肤色较暗或头发卷曲的个体方面经常遇到挑战,揭示了潜在的偏见,值得仔细研究。 在使用FACET进行性能评估时,最先进的模型在不同人群之间展示出性能差异。例如,模型可能难以检测到肤色较暗的个体,对于头发卷曲的个体则更加困难。这些差异凸显了对计算机视觉模型中的偏见进行全面评估和缓解的必要性。 尽管主要用于研究评估而不是用于训练目的,但FACET有可能成为评估计算机视觉模型公平性的卓越标准。它为对人工智能中的公平性进行深入细致的检查奠定了基础,超越了传统的人口属性,包括了与个人相关的类别。 总之,Meta的文章放大了计算机视觉中的公平性问题,并揭示了FACET揭示的性能差异。Meta的方法包括扩大对DINOv2等先进模型的访问,并引入一种开创性的基准数据集。这种多方面的方法彰显了他们对促进创新、坚持道德标准和缓解公平问题的坚定承诺。它突显了他们对负责任的发展的不懈奉献,为实现一个公平的人工智能领域铺平了道路,即利用技术造福于所有人的领域。

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顶级人工智能电子邮件助手(2023年9月)

人工智能邮件助手使编写电子邮件更快、更容易。自动任务完成、消息优先级和即时、有见地的答案只是人工智能邮件助手减轻管理收件箱负担的方式。因此,用户可以将注意力集中在最紧急的电子邮件上,并在更短的时间内完成更多工作。由人工智能驱动的自动电子邮件助手还可以代替您撰写和发送邮件。 许多不同行业的人们,从忙碌的办公室工作者和公司所有者到个体经营者和学生,都使用人工智能和电子邮件助手。对于时间安排紧张的专业人士来说,人工智能邮件助手是保持收件箱井井有条、避免错过重要消息的好方法。对于创业者和公司所有者来说,人工智能邮件助手是节省时间和劳动力的工具。使用人工智能邮件助手是学生保持组织和与教授保持联系的好方法。 在本文中,我们将对比一些流行的人工智能邮件助手。 SaneBox SaneBox的人工智能可以识别重要的电子邮件,并自动组织其余邮件,帮助您保持专注。SaneBox利用智能人工智能算法来分析您的电子邮件行为。它从您过去的互动中学习,识别重要的电子邮件,通过将不那么重要的邮件移动到一个单独的文件夹中来整理您的收件箱,并在另一个文件夹中汇总通讯和社交媒体通知。本质上,它将混乱变为有序,简化您的数字通信。 InboxPro 通过人工智能和强大的自动化工具提高Gmail的工作效率。InboxPro是一个全能解决方案,帮助您提高销售额和改善客户支持。 Lavender Lavender是一个由人工智能驱动的电子邮件助手,已经帮助全球数千家零售商通过电子邮件提高了响应速度和质量。Lavender不是一个公共广告公司,而是一个私人公司。它能够运行和改进网站是因为有了cookie。Cookie允许网站的基本功能,例如安全登录或自定义同意设置。像社交媒体分享、反馈收集和其他第三方集成等功能依赖于功能性cookie的正常运行。分析cookie收集有关访问次数、跳出率、流量来源等变量的数据,以深入了解网站用户的行为。 Missive Missive是一个智能电子邮件助手,具有多种有用的工具,可帮助团队保持井然有序。最近,它实现了包括OpenAI的GPT技术。这使得Missive能够在不离开应用程序的情况下翻译消息或修改电子邮件的语气,具体取决于互动环境。用户还可以使用提示来定制AI代码以满足其需求。改善与客户的联系质量是这种整合的主要目标之一,部分通过向AI提供公司特定数据来增强其提供适当回复的能力。 Superflows Superflows是一个由人工智能驱动的电子邮件助手,通过提供预先编写的、与上下文相关的响应,帮助客户更快地处理收件箱,只需单击即可访问。智能生成的对传入电子邮件的响应包括日历链接和其他相关信息,以进行个性化。这使用户可以快速回应电子邮件,而无需从其他来源复制和粘贴数据。 Superhuman Superhuman界面的直观和快速性主要归功于其多种节省时间的功能,如键盘快捷键和强大的搜索功能。Superhuman创新的由AI驱动的收件箱组织功能对于忙碌的专业人士来说是一个改变游戏规则的功能。其AI引擎学习了哪些消息对用户最重要,并优先显示它们在收件箱的前面。该公司还提供个人指导和培训,以确保每个用户能够充分利用他们与Superhuman的时间。 Scribbly 电子邮件可以以多种方式回复,使用户在做出最佳选择时有更多的灵活性。Scribbly是一个由人工智能驱动的电子邮件助手,通过根据电子邮件的上下文建议相关材料,帮助忙碌的专业人士节省时间并更有效地沟通。使用Scribbly的电子邮件起草功能,用户可以向电子邮件助手提供一些信息,以代表他们撰写电子邮件,或选择最能代表他们希望回复电子邮件方式的意图。 Tugan(图干) Tugan(图干)是一种基于人工智能的电子邮件助手,公司可以使用它来发送信息和促销邮件。根据提供的URL或主题,Tugan(图干)使用人工智能生成根据公司特定兴趣和需求定制的邮件。接收者可以选择并转发他们最喜欢的邮件。时间有限的专业人士、作者和内容制作人将从这个电子邮件助手中获益最多。与市场上其他同类产品相比,Tugan(图干)是一个还处于测试阶段的较新的电子邮件助手。计划中包括按照您最喜欢的商业大师的方式生成邮件,以及为Facebook和YouTube生成广告文本的功能。 AI Mailer(AI 邮件发送工具) AI Mailer(AI 邮件发送工具)使得公司和专业人士轻松发送高质量的定制邮件变得容易。它使用GPT和NLP技术生成定制的、及时的消费者邮件回复,并开发与其上下文相关的内容。它具有适应性接口和内置多种语言的兼容性,旨在提供使用便利。学生和专业人士可以使用它来提升他们的电子邮件沟通能力,客户服务团队可以使用它加快响应速度并定制客户互动。…

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CatBoost回归:为我解析一下

CatBoost,即Categorical Boosting,是一种强大的机器学习算法,擅长处理分类特征并产生准确的预测结果传统上,在处理分类特征时,通常会遇到一些挑战,比如数据稀疏性、高基数特征和缺失值处理等然而,CatBoost能够处理这些问题,并通过使用特征组合和目标编码等技术,提高模型性能它还具有自动处理缺失值、无需进行特征缩放以及对异常值和噪声具有鲁棒性等优点因此,CatBoost在实际应用中非常受欢迎,并在许多竞赛和实际项目中取得了令人印象深刻的结果

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