初创团队如何制作原型：产品原型制作基础知识 2023-07-22 848 本文我们将定义什么是原型，为什么制作产品原型很重要，并探讨如何制作原型。在这个过程中，我们会提供一些技巧，特别是关于项目管理软件如何帮助你实现你的想法，将产品原型转变为成功的产品发布。
机器学习在经济学领域的应用前景 2023-07-22 737 机器学习在经济学领域的应用前景可大致归纳为以下七大方向：一、预测经济指标；二、市场趋势分析；三、贫困地区识别；四、财务欺诈检测；五、股票市场预测；六、信用评分；七、消费者行为分析。机器学习可以通过分析 …
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪有什么区别 2023-07-22 870 图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪的区别主要体现在：1.任务目标不同；2.处理的对象不同；3.输出结果不同；4.技术难度和应用场景不同；5.对算法的要求不同。总的来说，目标分割是在像素 …
元学习与迁移学习的区别是什么 2023-07-22 818 元学习与迁移学习的区别主要体现在：1.学习目标不同；2.数据利用方式不同；3.学习机制不同；4.模型复杂度不同；5.适用场景不同。总的来说，元学习注重从多个任务中学习出通用的学习策略，而迁移学习主要是 …
NLP领域中的token和tokenization到底指的是什么 2023-07-22 902 在NLP（自然语言处理）领域，token通常指的是句子中的一个独立部分，如单词、数字或标点符号，而tokenization则是将输入文本分解成这些独立部分的过程。这是一种基础但极其重要的步骤，有助于模 …
为什么交叉熵可以用于计算代价 2023-07-22 700 交叉熵用于计算代价的原因在于其能够量化预测结果和实际结果之间的差异，作为评估模型性能的一种重要指标，特别是在分类问题中，交叉熵可以有效地反映模型的预测准确性。交叉熵，从宏观上来说，是一种衡量两个概率分 …
强化学习中on-policy与off-policy有什么区别 2023-07-22 947 强化学习中on-policy与off-policy的区别主要体现在：1.策略更新方式不同；2.数据利用效率不同；3.稳定性和收敛速度不同；4.对环境的依赖程度不同；5.对探索和利用的平衡不同。总的来说 …
反欺诈中所用到的机器学习模型有哪些 2023-07-22 707 反欺诈中所使用的几种机器学习模型：一、逻辑回归模型；二、决策树模型；三、随机森林模型；四、支持向量机模型；五、神经网络模型；六、梯度提升机模型；七、深度学习模型。逻辑回归是一种常用的分类模型，特别适合 …
明道、teambition、Tower.im、Worktile、trello的功能都有哪些 2023-07-22 731 以下是明道、teambition、Tower.im、Worktile、trello的功能：一、任务管理；二、项目协作；三、文档管理；四、时间管理；五、进度追踪；六、消息通知；七、移动办公。任务管理是以 …
OpenAI发布多模态GPT-4模型会开创哪些新的研究方向 2023-07-22 746 OpenAI发布的多模态GPT-4模型将开创以下新的研究方向：一、多模态理解和生成；二、跨模态转换；三、大规模语言模型的道德与伦理问题；四、人工智能安全性；五、数据有效性和偏差；六、AI的公平性和透明 …
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么 2023-07-22 841 精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC各自的优缺点：一、精确率；二、召回率；三、F1 值；四、ROC；五、AUC。精确率是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。优点是能够从预测结果中度量出正确性的比 …
