AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

机器学习方法包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯模型等,其核心是通过优化算法从数据中挖掘规律,以实现对未知数据的预测和决策。??深度学习(DeepLearning,DL):深度学习是机器学习的一个子集,它主要运用深度神经网络(如深度神经网络DNN、卷积神经网络CNN、递归神经网络RNN、长短期记忆...

支付宝进军大模型医疗应用,技术一号位:我们有4个切入点

我们认为,AI在提供日常医疗科普、解读检验报告和建议以及扫描药品包装了解药物用途等方面具有潜力。例如,用户可以通过拍照识别药物,了解其治疗的疾病。此外,我们还会根据用户的具体症状,提供多轮问询服务,并将信息汇总,以便转交给专业问诊平台。通过这种方式更精准地定位用户的需求,给到合适的医生那里进行诊断。这样的流...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.学习输入凸神经网络(ICNN)的结构和原理,以及它在保证材料稳定性和凸性方面的作用。4.了解无监督深度学习超弹性本构定律的方法,包括如何从点数据近似位移场、构建基于ICNN的本构模型以及进行无监督学习。5.学习如何生成用于训练的合成数据,包括模拟实验、添加噪声和数据处理的方法。6.通过数值基准实验,...

R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

基于决策树的分类模型有如下几个特点:(1)决策树方法结构简单,,便于理解;(2)决策树模型效率高,对训练集数据量较大的情况较为适合;(3)树方法通常不需要接受训练集数据外的知识;(4)决策树方法具有较高的分类精确度。预警方案设计数据在进行操作的过程中,我们一共分了四步,分别是数据分析和分离数据集,建立训练...

深圳前海微众银行取得基于分类决策树模型的分类方法、装置及电子...

专利摘要显示,本申请提供了一种基于分类决策树模型的分类方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;应用于第一参与方设备,方法包括:获取第二参与方设备发送的分类决策树模型中目标叶子节点的标识;基于目标叶子节点的标识、分类决策树模型中叶子节点的标识和相应分类类别评分的映射关系,得到目标叶子节点对应...

银行信贷风控专题:Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集...

无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户,还是信贷风控模型的构建,以及基于决策树的银行信贷风险预警,都是金融机构面临的关键挑战(www.e993.com)2024年11月7日。本银行信贷风控专题合集将通过代码和数据案例深入探讨这些金融场景中的问题与解决方案,通过对数据的深入分析、模型的构建与优化,为金融机构提供有效的风险管控策略,以促进金融市场的稳定...

AI 与大模型如何助力金融研发效能最大化?

这种方法解决了几个问题:首先,它减少了业务团队因需求不明确而导致的资源浪费;其次,它允许业务团队在小范围内低成本尝试,验证产品特性的可行性;最后,它确保了业务团队的需求与科技团队实现的功能之间有良好的匹配。岑润哲:大模型在生成代码方面的能力确实为快速原型开发提供了显著优势。以往,业务方提出需求后,设计师...

“中国Sora”来袭,文生视频模型的未来究竟在哪里?

那为何不是基于决策树或者贝叶斯的各种东西。其实在以前包括周老师也做过堆栈化的树网络模型,也都尝试过深度学习化的改造,那为啥不行?就是Scalinglaw的本质是如何能更快的吃数据,见过更多的数据,更快的训练,计算Gradient去快速下降,确实基于神经元是最最精简的形式,特别能迅速优化训练迭代,所以我们的框架设计其实都...

查理·芒格:最重要的30个思维模型,发人深省,建议收藏!

1、沉没成本思维模型是指以往发生的,但与当前决策无关的费用。我们把这些已经发生的不可收回的支出,如时间、金钱、精力等称为“沉没成本”。举例:当我们和某人建立了一段恋爱关系时,尽管这个关系并不是我们想要的,但是我们仍然不愿意放弃,因为我们已经投入了很多的时间和精力在这个关系中。

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。