为了帮助大家理清机器学习的知识脉络，建立整体的知识结构，2018年SIGAI推出过机器学习算法地图，纸质版和电子版的阅读量超过10万。两年之后，我们对算法地图进行了优化升级，使得它的结构更为合理清晰，内容更为简洁。下面先看...
这个对于广告平台很有意义，我们不仅把用户按照性别、年龄、地理位置等维度进行用户细分，还可以通过用户行为对用户进行分类。
分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。
样本的特征数也称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality)，具体表现在：在高维情形下，数据样本变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个...
近日，Facebook 宣布了一项重要新工作：他们提出的自监督 AI 模型 SEER 能够在没有人类手动标注的情况下，从 10 亿张来自 Instagram 的随机图片中学习识别和分类照片中的主要对象。最终，该模型在 ImageNet 上的 top-1 准确...
论文 1：Towards Causal Representation Learning
但在过去数年，两者开始互相借鉴，推进彼此的发展。如机器学习领域的蓬勃发展促进了因果推理领域的发展。采用决策树、集成方法、深层神经网络等强大的机器学习方法，可以更准确地估计潜在结果。在机器之心 2018 年的报道文...
当前，语义分割算法的本质是通过深度神经网络将图像像素映射到一个高度非线性的特征空间。然而，现有算法大多只关注于局部上下文信息（单个图像内、像素之间的位置和语义依赖性），却忽略了训练数据集的全局上下文信息（跨图像的...
论文 1：Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review
