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weixin_39821746 2024-01-10 14:00:36

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你可能知道或者至少听说过像 Siri、Cortana 和 Alexa 这样的虚拟助手。也许你和某个公司的聊天机器人聊过天？如果你不是像我一样以英语为母语，你可能会经常使用谷歌翻译来帮助你阅读像这样的开发材料。这些都是自然语言处理的应用。NLP 有很多定义，但本质上，它指的是任何一种由计算机执行的自然语言操作，通常使用机器学习的技术。我所说的自然语言是指人类交流中使用的任何一种非结构化或无限制的语言。去年，苹果发布了(NLF ),为那些愿意让他们的应用程序更具 NLP 智能的开发者提供更简单的体验。

机器学习模型的性能度量可以表示业务变量，但不一定如此。当模型缺乏可解释性时，业务焦点特别有用，这可以通过更加用户友好的性能度量来弥补。为预测模型设置指标和目标时，要考虑的一个关键方面是为业务犯错误的成本。让我们以分类引擎为例来看看这一点。您需要定期下载电子邮件附件吗？你想让这个无聊的过程自动化吗？我知道那种感觉，兄弟。刚来工作的时候，我被分配了一个日常任务:每天从发给我们团队的邮件里下载附呈的报告。这不是一个困难的任务，但它非常无聊，我经常忘记这样做。我怎样才能摆脱这个虚拟任务:定期下载电子邮件附件。

在人工智能背景下，集成是一种试图通过聚合多个机器学习模型的预测来提高性能的技术。它可以被认为是一种元学习，其中外部代理通过判断其他代理的单独预测来计算最终预测。有几种方法可以集成监督算法，如 bagging 和 boosting。特别是，boosting 技术(尤其是 XGBoost)成为任何机器学习应用程序中不可或缺的工具。另一方面，在无监督的问题中，我们没有听到很多关于集成技术。那么，有可能在聚类算法中使用这种技术吗？这不仅是可能的，而且这些年来已经发展了许多策略[1]。这篇文章探讨了其中的两个。

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