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模型融合

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多模型融合推荐算法——从原理到实践

为了实现优秀的推荐效果,众多的推荐算法被提出,并在业界使用。但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。

度小满杨青:传统 AI 与大模型融合,引领金融科技创新浪潮
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在金融科技领域快速发展的当下,人工智能(AI)扮演着日益重要的角色。虽然生成式AI技术和大模型时代备受关注,但传统AI在金融行业中的应用依然至关重要,对业务增长的推动作用不可小觑。

LLM 模型融合实践指南:低成本构建高性能语言模型
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编者按:随着大语言模型技术的快速发展,模型融合成为一种低成本但高性能的模型构建新途径。本文作者 Maxime Labonne 利用 mergekit 库探索了四种模型融合方法:SLERP、TIES、DARE和passthrough。通过配置示例和案例分析,作者详细阐释了这些算法的原理及实践

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深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用

搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一,同时也是互联网收入的来源之一,通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来,深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果,本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。

零训练创建大模型的新方法:进化算法在模型融合中的应用
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论文解读:Sakana AI 改进了模型融合技术

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深度学习
算法
数据挖掘终篇!一文学习模型融合!从加权融合到 stacking, boosting

模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合。

阿里云
饿了么研发总监马尧:外卖推荐算法中有哪些机制与手段?
饿了么研发总监马尧:外卖推荐算法中有哪些机制与手段?

本文主要涉及饿了么外卖推荐业务形态,搜索推荐平台的目标与定位,以及外卖推荐算法中的一些市场机制和调控手段。

数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending
数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)[xgboots/lightgbm/Catboost 等模型]-- 模型融合:stacking、blending

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强化学习在美团“猜你喜欢”的实践
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本文来自美团点评技术文章系列。

搜狗信息流推荐算法实践
搜狗信息流推荐算法实践

本文主要介绍搜狗的推荐系统架构,文章NLP,召回算法,个性化排序四个方面的实践经验。

【机器学习入门与实践】数据挖掘-二手车价格交易预测(含EDA探索、特征工程、特征优化、模型融合等)
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数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending
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赛题以金融风控中的个人信贷为背景,要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景,解决实际问题,帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高

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