AI 与大模型如何助力金融研发效能最大化?
金融机构拥有大量政策和产品文档,通过大模型的自然语言处理能力,可以提升客服的响应速度和质量,甚至构建完全自动化的智能客服系统。知识库管理:金融机构作为知识密集型行业,需要有效管理和调用历史知识文档。大模型可以帮助将非结构化文档转化为向量数据库中的信息,供业务方和客户经理使用。但这也带来了挑战,如文档版本管...
量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见
当然,机器学习中涉及到的算法非常多,除了决策树之外,还有最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、学习矢量量化(LVQ)、随机森林等多种算法,适用于不同的任务场景。/04/模型:求解最优化上文中聊到,基于训练数据集,通过合理的算法使用,生成具有分类或预测功能的模型,这是机器学习的思路。那么,如何判定模型的好坏...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
决策树算法的剪枝策略是优化模型的关键路径。预剪枝和后剪枝是常用的剪枝方法,它们各有优缺点,适用于不同的场景。预剪枝简单快速,适合处理大规模数据集,但可能导致局部最优的划分结果;后剪枝能够充分利用数据集,提高模型的泛化能力,但计算量较大,不适合处理大规模数据集。在实际应用中,可以根据数据集的特点和需求选择...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
5.决策树(decisiontree)模型训练类别:监督学习算法。适用问题任务:分类、回归。核心思想:根据有区分性的变量查分数据集。基本框架要素:1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被...
算法人生(11):从“梯度提升树(GBDT)”看“2/8时间管理法”
梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)是一种高效的机器学习算法,它通过迭代构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测的准确率。GBDT的核心思想在于,每一棵树都尝试对前一棵树留下的预测残差进行修正,在构建过程中,每个特征通过分裂节点的方式对模型性能的提升做出贡献,由此可以评估每个特征的重要性...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
提升树(BoostedTrees)提升树是通过结合多个弱决策树构建的,每一棵树都试图纠正前一棵树的错误(www.e993.com)2024年9月15日。使用梯度提升(GradientBoosting)的方法可以系统地将新模型添加到已经存在的模型集合中,从而逐步提升模型的准确率。以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
GenAI可以自动化数据分析、提供见解、实现预测分析并促进数据驱动的决策。通过将企业的所有系统集成到GenAI框架中,供应链领导者可以通过简单的查询生成KPI报告。GenAI框架可以使用大型语言模型或第三方解决方案在内部构建。公共模型的风险更大,价值也更低,因为它们不会解释内部数据集。
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造|化合...
Hansch方程的应用非常广泛。通过对一系列分子进行实验测定和计算分析,可以建立定量的结构-活性关系模型,预测新化合物的生物活性。例如,研究人员可以通过Hansch方程预测药物的活性、溶解度、血浆蛋白结合率、毒性等重要性质。这种预测能力使得药物研发过程更加高效,减少了大量的实验成本和时间。