Machine Learning's Most Useful Multitool: Embeddings
嵌入是机器学习中最通用的技术之一，也是每个 ML 工程师工具箱中都应该拥有的关键工具。遗憾的是，我们中很少有人了解它们是什么以及它们有什么用处！问题可能在于嵌入听起来有点抽象和深奥：在机器学习中，嵌入是一种将数据表示为 n 维空间中的点的方式，以便相似的数据点聚集在一起。听起来无聊又不起眼？不要被愚弄。因为一旦您了解了这个 ML 多功能工具，您将能够构建从搜索引擎到推荐系统再到聊天机器人等所有内容。此外，您不必是具有 ML 专业知识的数据科学家即可使用它们，也不需要庞大的标记数据集。我是否已经说服您这些坏家伙有多棒了？🤞很好。让我们开始吧。在这篇文章中，我们将探索：什么是嵌入？它们有什么用？在
The Recession Cometh and Robots are Ready
制造商习惯于在进退维谷之间徘徊——并在两者之间寻找平衡。需求与供应。消费者对定制产品的胃口以及他们对不断降低成本的期望。诸如此类。因此，当前关于经济衰退是否、何时以及在何处爆发的拉锯战并非未知领域。
Great Army leadership does not come without practice
教室里聚集了一群督导，他们饥肠辘辘，准备去寻找、抓住并拿着为他们准备的教案。他们的胃口最终将由讲师们满足，他们在五天内提出原始策略和科学......
What is the 'Law Of Diminishing Marginal Utility'?
随着某种消费品的数量在特定期限内增加（当其他商品的消费量固定时），边际效用（即每增加一个单位的商品对总效用的改变）逐渐减少。这称为边际效用递减规律。在边际效用递减规律有效的情况下，在开始消费商品或服务时，边际效用从第一点开始减少，而总效用则以递减的速度增加。总效用和边际效用之间的关系也可以总结如下。MU 对 TU 的方向产生影响。因此，当 TU 增加时，MU 始终为正。当 TU 减少时，MU 取负值。当 TU 最大时，MU 为零。（这些后果可以通过查看下表找到）边际效用递减的例子假设一个人很饿。她可以花 2 美元买一片披萨。但是，她买了五片披萨。她吃了第一片披萨，并从吃这块食物中获得了一定的正
Healthcare Triage: Lice! They’re Itchy, They’re Tough to Kill, and They’re Everywhere
上周，我们冒险进入臭虫世界。这似乎只有在您对令人毛骨悚然，毛骨悚然的寄生虫情节的胃口时，这似乎才使您感到恐惧。您要我们掩盖虱子。我敢打赌你们中的一些人已经在痒。为时已晚。虱子是本周的医疗保健分类：[…]医疗保健三角：虱子！他们发痒，很难杀死，到处都是偶然的经济学家。
