#machine learning

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很开心最近学习到一批 autoresearch + OpenClaw 的案例开始跑出正反馈。 做营销推送的，AI 自动分人群、试策略，然后自动往更优解收敛。 做投放的，AI 生成素材、跑小流量测试、再筛选放大。 做转化优化的，AI 改文案、调测试路径，把提升一点点吃干榨净。 做机器学习模型的，可以自己跑实验、调参数组合。 这些之前都是靠调参工程师😂一轮一轮盯的活。 业务里数据 → 决策 → 执行 → 再数据这条链路真的需要考虑重新定义下了，让 AI 自己去持续逼近最优解。
#AI #autonomous research #OpenClaw #automated marketing #A/B testing #conversion optimization #machine learning #data-driven decision making
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Jeff Li
1周前
如果有人认为“除了Deep Learning就毫无模型可言”，那只能说明他自己在业务应用领域的浅薄。业务相关的领域建模，传统的Machine Learning技术仍然是主流的选择之一。 比如，customer segmentation 目前仍然以传统 clustering 为主，尤其是 K-means、hierarchical clustering、Gaussian mixture，以及更便于业务理解的 RFM + clustering。 之所以传统clustering还占据主流，因为 segmentation 不只是最大化“类间距离”，最小化“类内距离”，还要满足可解释、少漂移、可复现、便于 activation和营销的treatment。Deep Learning面对“这个群是谁？为什么如此分群？我怎么给这个群投放？”这些问题，往往一筹莫展。 所以从业务落地、可解释与营销团队协作的角度看，现在传统Machine Learning的聚类算法仍是通常的选择。更不用说二十年前了。
#Deep Learning #machine learning #业务应用 #customer segmentation #clustering #K-means #Gaussian mixture
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THE ACCURACY ON EACH ONE 😭
#accuracy #emotion #machine learning #AI #competition #Technology
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Why did o1 pro randomly start thinking in Chinese? No part of the conversation (5+ messages) was in Chinese... very interesting... training data influence
#language #AI #machine learning #Chinese #conversation #data #training #Influence
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It has to be AI
#AI #artificial intelligence #Technology #machine learning #innovation