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3小时前
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来自: 弹性计算
别再拍脑袋扩容了:用 ML 做容量预测,才是云成本和性能的最优解
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6小时前
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基于强化学习的量化交易框架 TensorTrade
TensorTrade 是一个基于强化学习的开源交易算法框架。它通过环境模拟、策略训练与奖励机制,让AI在历史数据中自主学习买卖时机,构建逻辑自洽的交易策略,助力量化研究。
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10小时前
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Python | K折交叉验证的参数优化的GradientBoost及SHAP可解释性分析回归预测算法
本教程介绍基于Python的GradientBoost回归预测算法,结合K折交叉验证与贝叶斯/随机/网格搜索进行超参数优化,并引入SHAP实现模型可解释性分析。涵盖数据预处理、模型训练、多维度评估及可视化,适用于地球科学、医学、工程、经济等多个领域的连续变量预测任务,代码与数据齐全,适合科研与实际应用。
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11小时前
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ai搜索工具正在重构搜索流量入口
通义千问AI搜索通过算法优化、多模态理解与动态分发,重构流量入口。融合结构化数据、场景化设计与推荐联动,实现跨端协同与实时热点响应,提升搜索转化与用户体验。(238字)
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14小时前
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构建AI智能体:六十二、金融风控系统:基于信息熵和KL散度的异常交易检测
本文介绍了一种基于信息论的智能金融风控系统,通过KL散度、信息增益和熵等核心概念构建欺诈检测框架。系统首先生成模拟金融交易数据,区分正常与欺诈交易;然后计算各特征的数据熵和KL散度,量化分布差异;再训练随机森林模型进行预测,并创新性地结合概率和不确定性计算风险得分。实验表明,设备风险是最强欺诈指标,系统AUC达1.0,能有效识别典型欺诈模式(大额、深夜、高频交易)。该方法将抽象信息论转化为实用解决方案,在保持高性能的同时增强了模型可解释性,为智能风控提供了量化分析框架。
宕机不是突然的,是你没提前看见 —— 聊聊 IT 事件预测,机器学习如何把事故掐死在摇篮里
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1天前
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DeepSeek-R1 与 OpenAI o3 的启示:Test-Time Compute 技术不再迷信参数堆叠
2025年,AI告别“参数内卷”,迎来Test-Time Compute范式革命。模型不再依赖训练时的“烘焙”智能,而是通过推理阶段的思考、验证与优化,在数学、逻辑等任务中实现质的飞跃。DeepSeek-R1与OpenAI o3证明:让小模型“多想一会儿”,效果远超盲目堆参数。Best-of-N+验证机制让普通开发者也能复现高精度推理,算力成本可控。未来AI产品核心不再是模型大小,而是可配置的“Inference Budget”。
AI数字人企业12月排名榜
聚焦数字人企业TOP10,解码技术革新与产业未来。从像衍科技的全链条闭环到阿里、腾讯生态布局,透视AI驱动、多模态交互、轻量化部署等十大趋势,展现数字人在服务、娱乐、工业等场景的深度融合,揭示“技术+商业”双轮驱动下的新图景。
2025AI数字人企业综合厂商排行新发布
本报告深度解析2024数字人企业TOP10格局与核心技术图谱,涵盖像衍科技、阿里达摩院、华为云等领军企业,揭示从2D/3D到超写实数字人的四大类型演进。剖析AI驱动的十大技术突破与政务、医疗、教育等六大应用场景,展望数字人向个人生活延伸、能力拟人化及生态协同的未来趋势,全面呈现虚实共生的智能新生态。
2025AI数字人企业名单列表新发布
解码数字人生态,揭秘十大领军企业与技术革新。像衍科技凭全链条技术领跑,AI驱动数字人在服务、娱乐、政务等多场景落地,推动产业智能化升级。
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