深度学习决策树案例
社区干货
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 通过机器学习和深度学习,车辆将能够自主判断路况、预测其他车辆和行人的行为,并作出相应的驾驶决策。这将大大提高道路安全和乘车舒适度。自动驾驶技术将成为智慧城市建设的重要组成部分。在未来城市中,自动驾驶车...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
而且还能帮助安全运营分析师辅助决策。例如从无数的学术论文、博客、新闻报道中收集威胁情报,从而对每日海量的警报日志进行自动筛选,并结合人工智能技术对海量日志进行评分分级,从而大大减少了分析师的工作时间。在人工智能赋能安全蓬勃发展浪潮中,机器学习技术(包括深度学习技术)在应对网络空间威胁方面起着至关重要的作用。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解AI赋能安全,笔者总结了2021年AI赋能安全的一些经典案例(AI...
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深度学习决策树案例-优选内容
深度学习决策树案例-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简... Iceberg 的树状元数据表达力强,能够很好的支持数据分支表达。通过利用这一点在特征调研\写更新文件时写入到分支上进行调研,就可以直接引用主干上的数据文件,使各分支之间能够保持隔离,不影响主干上的基线模型训练,...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构**何为逻辑结构和... 孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点;- 兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点;- 节点的层次:从根开始定义起,根为第`1`层,根的子节点为第`2`层,以此类推;- 深度:对于任意节...
大模型--未来的智能方向|社区征文
简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理... 是指具有高效的学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体,具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力,且符合人类情感、伦理与道德观念。例如《流浪地球2》中的...
技术人的 2023 总结:人工智能-基于机器学习的环境污染影响评估学习|社区征文
本文将探讨基于机器学习的环境污染影响评估方法,并提供相应的代码实例。环境污染包括空气、水、土壤等多个方面,因此准确评估其影响需要全面考虑多种因素。传统的监测方法通常依赖于定点采样,显然无法全面覆盖大范围... 选择适当的机器学习模型对环境污染的影响进行评估。常见的模型包括决策树、随机森林、支持向量机等。这里选择随机森林模型进行演示。```from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metr...
干货|从数据治理看,如何打赢“双11”的数字化战争
深度分析现状,通常以专项的形式进行数据治理;事后的治理一般需要深度治理,组织专项制定计划,主要针对存量任务,因此周期一般较长,收益也比较清晰。接下来介绍一下抖音电商实时数仓团队在各类业务具体场景的实践案例。7. ## **分析型场景实践**### **营销大促**对于618、双11等购物节日,平台需要提前进行大促招商和资源提报,业务有当日分析和当日决策的需求。营销大促场景的...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
以下是一些具体的解决策略:- **稳定性优化**:推荐资源配额应基于任务的实际使用量,同时为保障稳定性,将近 7 天的波动和失败指标纳入权重计算,确保推荐参数能适应业务的波动和增长。- **队列阻塞解决**:... 一旦任务实例失败,实时规则引擎会自动将参数回滚至上一个稳定版本。若连续失败多次,则暂停该任务的优化过程,直至任务恢复稳定运行。我们每周会对失败案例进行复盘分析,以持续优化和改进实时规则引擎的性能和准确性...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](htt... KubeWharf通过与Kubernetes的深度集成,为用户提供了更灵活和高效的资源管理方式,使其能够轻松应对需要同时运行大量微服务的场景。无论是面向企业内部还是面向云服务提供商,KubeWharf 都为构建和管理大规模多租户集...
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
通过决策可以得到业务发展的策略,通过做A/B测试、触达和精准运营,并将评估结果产品化。 我举一个具体的案例,大家可能更容易理解。下图是我们的一个社交类产品的客户,用户注册的路径为:下载APP-启动APP-选择注册方式... 业务方如果想深度分析各个细节点,埋点就一定要精细;但对技术部门来说,精细埋点就意味着要耗费大量的人力,这会严重影响到其他的工作进度。 但如果不投入技术人员,做全埋点或无埋点,就会使得业务人员非常痛苦,他们需...
