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文章/答案/技术大牛

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AlgorithmDog的专栏

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一个特殊场景的 LR 预测优化 Trick

人工智能大数据 spark 深度学习

我们的业务碰到了一个很特殊的场景：用户数量巨大，上亿；物品数目比较少，不超过 500 个。针对这个特点，我们设计了一个小程序 Trick。这个程序 Trick 极大地提高了 LR 的预测性能，预测耗时减为原来的 120 分之一。

2018-02-07

1.2K0

动手写一个 DQN 的棋牌 AI

深度强化学习是学术界研制游戏 AI 的主流算法。这篇文章我们将用深度强化学习早期代表算法 DQN 算法探索棋牌 AI。

2018-02-07

4.1K1

游戏智能系列之二:再次进行准备

人工智能数据库机器学习

2018-01-08

7860

遗传算法系列之三:数学摆摆手，“很惭愧，只做了一点微小的工作”

机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了遗传算法的基本概念、工作原理和应用，并分析了遗传算法中的模式定理和马尔科夫链分析方法。作者通过实例讲解了遗传算法在解决实际问题中的应用，并探讨了遗传算法的发展趋势和未来研究方向。

2018-01-08

1.3K0

强化学习系列之三:模型无关的策略评价

人工智能机器学习

本文介绍了模型无关的策略评价，包括蒙特卡罗算法和时差学习算法，适用于不知道马尔科夫决策过程转移概率和奖励函数的场景。代码示例基于机器人找金币问题，可以在Github上找到。

2018-01-08

1K0

遗传算法系列之四:遗传算法的变种

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

本文介绍了遗传算法的发展历程、应用案例、变种以及未来展望。

2018-01-08

3.5K0

强化学习系列之一:马尔科夫决策过程

机器学习人工智能

文章目录 [隐藏] 1. 马尔科夫决策过程 2. 策略和价值 3. 最优策略存在性和贝尔曼等式强化学习系列系列文章机器学习一共有三个分支，有监督学习、无监督学习和强化学习。强化学习是系

2018-01-08

1.2K0

工欲善其事必先利其器——游戏 AI 环境对比

人工智能机器学习深度学习大数据

本文探讨了游戏 AI 环境的四个主要特点：环境交互、策略、学习和适应。作者详细介绍了这些特点，并通过一个简化版的星际争霸 II 游戏来演示这些特点在实际游戏中的应用。

2017-12-29

9840

自我对弈的 AlphaGo Zero

本文介绍了 AlphaGo Zero 的核心思想，通过自我对弈学习围棋，在不使用人类棋谱的情况下，三天内以 100 比 0 的战绩战胜 AlphaGo Lee；同时，对 AlphaGo Master 的提升也显示出强化学习在围棋领域的潜力。

2017-12-29

8990

人工智能当前，棋牌游戏留给人类的堡垒不多了

本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。

2017-12-29

2K0

游戏智能系列之三:有限状态自动机

人工智能游戏

游戏智能是很传统的领域，有限状态机和行为树是两种主要方法。今天这篇博客主要介绍有限状态自动机。 1. 有限状态机有限状态机 (Finite-state machine，FSM)，又称有限

2017-12-29

1.5K0

取代人类工作？人工智能也创造工作

人工智能机器学习

本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。

2017-12-29

6860

迟蹭一个热点：自我对弈的 AlphaGo Zero

人工智能深度学习

2017-10-26

1.9K0

XGBoost + LR 就是加特征而已

《XGBoost + LR 就是加特征而已》一文通过实验验证了 XGBoost + LR 无法超越 LR，并且 XGBoost 叶子节点不能取代特征工程。因此，XGBoost + LR 并不能像深度学习那样带来自动特征工程的故事和逻辑。

2017-09-22

6.9K1

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