中国人工智能学会通讯——深度学习与推荐系统 1.2 基于特征的推荐 (Feature-based Recommendation)
1.2 基于特征的推荐 (Feature-based Recommendation) 协同过滤只考虑用户与物品的交互历史，本质上是用ID表示一个用户或物品。基于特征的推荐方法旨在融合各种其他辅助信息，以提高推荐的准确度。该类算法将用户(ID及其属性)、物品(ID及其属性)和上下文信息统一表示为特性向量作为输入，用于预测目标评分值。图3为一个输入数据表示的实例。 在将数据表示为特征向量到目标值的.....
中国人工智能学会通讯——新一轮人工智能发展的三大特征及其展望 1.2 思考与展望
1.2 思考与展望 据波士顿咨询公司（BCG）和阿里云研究中心的分析，人工智能技术可能会沿一个“之”字形路线发展：现有人工智能技术将继续完善和产业化，在经济和社会发展中实现价值创造并形成强大的经济增长引擎；经历一段时间的积累和探索将实现科技突破，新的智能模型和颠覆性方法有望再次出现，引发人工智能技术体系和技术路线的新一轮变革。 因此，当前阶段的人工智能需要以滚动式方式发展，既需要推进现有的基于深....
中国人工智能学会通讯——新一轮人工智能发展的三大特征及其展望 1.1 新一轮人工智能发展的三个特征
人工智能作为计算机科学与统计学、脑科学和认知科学等多学科交叉前沿领域，致力于使机器拥有类似人类的感知、认知、操控、交互能力，并与人类协同工作，以减轻工作量，改善人们生活品质，是人类多年以来不懈追求的科技梦想。人工智能研究正式起源于1956年美国达特茅斯夏季学术研讨会，至今已60余年，期间经历过几次起伏，这既有自身理论尚不完善的原因，也受到数据和算力不足等因素的制约。 最近几年，随着人工智能技术的....
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.2 在人工智能的业务实践中，长尾数据和特征能很大提升信用评分的准确性。
1.2 在人工智能的业务实践中，长尾数据和特征能很大提升信用评分的准确性。 例如客户在App中拖动借款金额滚动条时的停留时间，反映了客户的不同心理，对应不同的违约率。通过尽可能多地采集“弱变量”训练机器学习模型，就可以用丰富的维度来描述一个薄文件客户，使得机器对客户有全面的认知，作出比传统的强变量建模方式更加精准、全面的判断。
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
人工智能通讯相关内容
人工智能更多通讯相关
- 人工智能通讯方法
- 人工智能通讯知识图谱
- 人工智能通讯行为
- 人工智能通讯结束语
- 人工智能通讯众包技术
- 人工智能通讯众包
- 人工智能通讯任务分配
- 人工智能通讯技术
- 人工智能通讯评估
- 人工智能通讯嵌入
- 人工智能通讯研究
- 人工智能通讯应用
- 人工智能通讯金融
- 人工智能通讯推荐系统
- 人工智能通讯构建强健
- 人工智能通讯科学
- 人工智能通讯决策
- 人工智能通讯视觉
- 人工智能通讯实践
- 人工智能通讯机遇
- 人工智能通讯偏好
- 人工智能通讯视频行为识别
- 人工智能通讯科学鉴赏创作
- 人工智能通讯意识科学研究进展
- 人工智能通讯bots一站
- 人工智能通讯点击模型
- 人工智能通讯文本
- 人工智能通讯自然语言处理
- 人工智能通讯图灵测试
- 人工智能通讯众包交互式数据修复