5 つの一般的な機械学習推奨アルゴリズム
パーソナライゼーションが現在のトレンドです。電子商取引、仮想アシスタント、ショート ビデオのいずれであっても、推奨アルゴリズムは人工知能 (AI) を使用して、パーソナライズされた製品やサービスをユーザーに表示します。
現在の推奨アルゴリズムは、主にソーシャル メディア、Web サイト、電子商取引ポータル、アプリケーション、その他のチャネルからユーザー データを収集し、このデータを使用して機械学習機能を備えた人工知能 (AI) をトレーニングすることに基づいています。
次に、5 つの一般的な機械学習レコメンデーション アルゴリズムを紹介します:
1. 協調フィルタリング
協調フィルタリング (CF) は、ユーザーをマッチングするために使用される古くからある古典的なレコメンデーション テクノロジです。パーソナライズされたアイテム、人物、またはフィードに対して同様の興味を持っている人。つまり、協調フィルタリングは、「この商品を購入した顧客はこの商品も購入しています」タイプの推奨事項を通じて、ユーザーが他の同様の商品を発見するのに役立ちます。これは、ユーザーの購買行動に基づいて特定の種類の製品に対するユーザーの好みを推測し、より類似した製品を推奨することで機能します。今日同様の製品を購入したユーザーを分析することで、将来購入する可能性が高い製品を予測できます。この方法は、ユーザーにより良いショッピング体験を提供するために、パーソナライズされた推奨システムで広く使用されています。
2. コンテンツ ベースのフィルタリング
2 番目の推奨アルゴリズムはコンテンツ ベースのフィルタリングで、購入した製品を入力データとして使用して、同様の製品を推奨します。この推奨方法は、特定のユーザーごとに機能し、大規模なユーザー ベースに適用できます。
このような推奨事項は、通常、e コマース ポータル、短いビデオ、デジタル ライブラリなどの製品で見られます。
3. パーソナライズされたビデオ ランキング
パーソナライズされたビデオ ランカー (PVR) アルゴリズムは、ユーザーの好みを判断するための OTT (オーバーザトップ) サービスの緊急のニーズから生まれました。
Netflix を例に挙げると、デジタル コンテンツの制作と需要のブームにより、Netflix は独自の効果的なレコメンデーション システムを開発するようになりました。
教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムにより、Netflix はパーソナライズされたコンテンツとパーソナライズされていないコンテンツの推奨の間で適切なバランスをとることができます。
PVR アルゴリズムは、パーソナライズされたフィルタリングと最高ランクの Web シリーズを組み合わせて、各ユーザーにパーソナライズされた方法でデータベース カタログ全体から最適な一致を取得します。
4. ディープ ニューラル ネットワーク
ディープ ニューラル ネットワークを使用して、「いいね！」、コメント、最も一般的に消費されるデジタル コンテンツなどの各ユーザーの履歴記録を分析します。将来のユーザーの好みを正確かつ関連性をもって予測します。ランキング アルゴリズムと組み合わせることで、コンテンツごとに豊富な機能が抽出され、推奨事項がランク付けされます。
5. 知識ベースの推奨システム
知識ベースの推奨システムは、豊富で多様で急速に変化するデータ セットによってサポートされています。データの意図やコンテキストをデコードして、特定のユーザーのクエリに一致させることで、バックエンドにデジタル的に保存された知識を取得します。
機械学習機能を備えたこの種のレコメンデーション システムは、垂直分野における知識を大幅に増やすことができます。この知識ベースの推奨アルゴリズムのユニークな点は、継続的に改善できることです。
以上が5 つの一般的な機械学習推奨アルゴリズムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
