乔治·卡内尔 (George Karypis)

乔治·卡内尔是明尼苏达大学计算机科学与工程系教授,也是推荐系统领域的知名专家。他的研究工作主要集中在机器学习和数据挖掘方面,他提出了著名的协同过滤算法和基于图的推荐方法等重要模型。卡内尔的贡献推动了推荐系统技术在电子商务和社交媒体等领域的应用和发展。

    本文来自投稿,不代表AI百科立场,如若转载,请注明出处:https://www.aipedia.cn/archives/4272.html

    (0)
    上一篇 2023年7月6日
    下一篇 2023年7月6日

    推荐词条

    • BERT

      Bidirectional Encoder Representations from Transformers ,变换器的双向编码器表示。一种谷歌基于 Transformer 提出的模型

      2023年7月7日
      262
    • 生成式类人工智能算法

      根据训练过的数据生成全新、完全原创的输出,常以人工智能以文本、音频、图像、视频等形式创建新内容

      2023年7月6日
      84
    • 吴恩达(Andrew Ng)

      吴恩达(Andrew Ng)是一位享誉全球的计算机科学家和AI专家,被誉为“人工智能之父”。他曾是谷歌Brain团队的副总裁,也是百度的首席科学家。他还是Coursera的联合创始人和前CEO,该平台提供了许多免费的在线课程,包括机器学习和人工智能。 吴恩达在人工智能和机器学习领域的贡献非常大。他曾领导谷歌Brain团队的研究工作,致力于开发人工智能系统,包…

      2023年7月4日
      1.8K
    • 注意力机制

      由于信息处理的瓶颈,人类会选择性地关注所有信息的一部分,同时忽略其他可见的信息,这种机制可以应用于人工智能的算法模型领域

      2023年7月7日
      239
    • AIGC的发展历程

      AIGC即AI Generated Content,利用人工智能技术来生成内容,是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式,AI写作、AI绘画、AI作曲、AI剪辑、AI动画、AI交互等都属于AIGC的分支。 结合人工智能的演进沿革,AIGC的发展历程大致可以分为三个阶段: 早期萌芽阶段(1950s-1990s),受限于当时的科技水平,AIGC仅限于小范围实验。…

      2023年7月7日
      322
    关注微信