聚類別演算法是推薦系統的核心技術之一，能根據使用者觀影歷史和評分，將電影和節目分群，找出使用者潛在的喜好。K-Means 適用於已知聚類別數量的大型資料集，而 DBSCAN 則擅長處理任意形狀的聚類別和帶有雜訊的資料，Hierarchical Clustering 則適合未知聚類別數量的情況。這些演算法都能幫助我們理解使用者的觀影模式，進而提供個人化的推薦。除了電影推薦，基礎模型的應用也越來越廣泛。它們在大量資料上預訓練，能適應各種自然語言和影像處理任務，並逐步拓展到音訊處理、多模態模型、機器人控制、時序預測、醫療和商業流程管理等領域。
個人化電影和節目推薦模型
玄貓是一個電影和節目愛好者，總是想找到新的、高評價的內容來觀看。為了滿足這個需求，我們可以使用聚類別演算法來推薦使用者可能感興趣的電影和節目。
K-Means Clustering
K-Means Clustering 是一種廣泛使用的聚類別演算法，特別適合於大型資料集和已知聚類別數的情況。它常被用於客戶分段和市場分析。然而，在這裡，我們將探討其他兩種聚類別演算法：DBSCAN 和 Hierarchical Clustering。
DBSCAN（根據密度的空間聚類別應用）
DBSCAN 是一種根據密度的聚類別演算法，它可以根據資料點的密度識別出任意形狀的聚類別。它需要兩個引數：最小點數（MinPts）和 ε（Epsilon）。MinPts 代表了形成一個密集區域所需的最小資料點數量，而 ε 定義了每個資料點周圍的鄰域半徑。資料點可以被分為核心點、邊界點和雜訊點。核心點至少有 MinPts 個資料點在 ε 距離內，邊界點少於 MinPts 個資料點在 ε 距離內，但在 ε 距離內有一個核心點，雜訊點既不是核心點也不是邊界點。
DBSCAN 演算法首先檢查一個任意未存取的資料點是否是一個核心點。如果是，則開始形成一個聚類別。然後，它包括所有在 ε 距離內的資料點到這個聚類別中。如果任何新增的資料點也是核心點，則現有的聚類別透過包含 ε 距離內的鄰域來擴充套件。未被包含在任何聚類別中的資料點被標記為雜訊。這個過程繼續直到所有資料點都被存取和分類別為聚類別或雜訊。
DBSCAN 適合於具有變化形狀和大小的聚類別問題，以及具有雜訊的資料集。它常被用於空間資料中的聚類別識別或資料預處理中的雜訊過濾。
Hierarchical Clustering
Hierarchical Clustering 將資料組織成一個聚類別層次結構，可以分為兩種型別：凝聚式和分裂式層次聚類別。凝聚式層次聚類別從下往上開始，每個資料點最初都是自己的聚類別。然後，計算每對聚類別之間的距離，並合併最接近的兩個聚類別。距離矩陣被更新以反映新的距離。這個合併過程繼續直到所有資料點都被包含在一個單一的聚類別中。
相反，分裂式層次聚類別從上往下開始，所有資料點最初都在一個大聚類別中。然後，這個聚類別被遞迴地分割成更小的聚類別，根據某些度量，如最大距離。這個分割過程繼續直到達到停止標準，如每個聚類別只包含一個資料點或已經找到了指定數量的聚類別。
層次聚類別在不知道聚類別數的情況下工作得很好。它常被應用於基因表達資料分析和社交網路分析。
個人化推薦
透過使用這些聚類別演算法，我們可以根據使用者的觀看歷史和評分推薦高評價的電影和節目給玄貓。這些演算法可以幫助我們識別出玄貓可能感興趣的模式和偏好，並提供一個個人化的推薦系統。
基礎模型的廣泛應用
基礎模型（Foundation Models，FMs）是一種預先在大量、多樣化資料上進行訓練的巨型 AI 模型。它們可以適應執行各種與自然語言和影像處理相關的任務。隨著 ChatGPT、Gemini 等大語言模型（LLM）根據的聊天機器人的問世，基礎模型已經受到廣泛關注。基礎模型以其在自然語言和影像處理領域的突破而聞名，並具有潛力在其他領域中發揮革命性的作用。
音訊處理
基礎模型在音訊處理領域的潛在應用包括語音識別、音樂生成和音訊事件檢測等。透過對大量音訊資料進行訓練，基礎模型可以學習到音訊訊號的複雜模式和結構，從而實作高精確度的音訊處理任務。
多模態模型
多模態模型是指可以處理多種型別資料（如文字、影像、音訊和影片）的模型。這類別模型可以執行自動影片字幕生成、跨模態搜尋和增強 AI 助手互動等複雜任務。透過整合多種資料來源，多模態模型可以更全面地理解和處理資訊。
機器人和控制系統
基礎模型可以透過對大量模擬資料進行訓練，學習到廣泛的物理互動模式。這使得它們可以應用於實際機器人任務中，如物體操控和導航。透過使用基礎模型，機器人系統可以更好地理解和適應環境，提高其工作效率和安全性。
時序和預測模型
基礎模型可以被訓練用於大規模時序資料，以應用於金融、氣象學和醫療保健等領域。透過分析歷史資料，基礎模型可以預測市場趨勢、天氣模式或病人健康結果等。這些預測可以幫助決策者做出更明智的決定，降低風險和提高效率。
醫療和生物醫學模型
基礎模型可以被訓練用於醫學資料，以應用於診斷、個人化醫學和藥物發現等領域。透過分析病人的臨床資料和基因資訊，基礎模型可以幫助醫生做出更準確的診斷和治療方案。
商業流程管理
基礎模型可以被訓練用於來自不同組織的資料，以捕捉商業流程的主要資訊。這些模型可以分析營運流程，提出改進建議，並模擬變革的影響。透過使用基礎模型，企業可以最佳化其流程，提高效率和降低成本。
圖神經網路（GNNs）
基礎模型也可以被應用於圖神經網路（GNNs）領域。GNNs 是一種可以處理圖結構資料的神經網路，如社交網路或分子結構。透過對大量圖結構資料進行訓練，基礎模型可以捕捉複雜的關係和互動作用。
公開可用的基礎模型
目前已經有多個公開可用的基礎模型，涵蓋自然語言處理、影像生成和程式設計等領域。這些模型可以被微調以適應特定的任務和應用場景。
Bespoke 基礎模型
Bespoke 基礎模型是為特定應用或行業定製的模型。這些模型可能在未來會公開可用。一些例子包括：
- BloombergGPT：一個 50 億引數的大語言模型，專門為金融應用設計和開發。
- NVIDIA Nemotron：一系列的大語言模型，設計用於企業使用，可以微調以執行特定任務，如客戶服務或產品開發。
- BLOOM：一個由 1000 多名研究人員合作的合作專案，旨在支援其他研究人員。
- MosaicML：一個平臺，使企業可以輕鬆地使用自己的資料訓練自定義 AI 模型。
微調基礎模型
如果您使用的基礎模型不是為您的特定領域或用途設計的，您可能需要對其進行微調（繼續訓練）。微調可以提高模型在特定任務上的效能。
基礎模型的成功擴充套件
基礎模型在各個領域的成功擴充套件取決於豐富、多樣化的資料集和充足的計算資源的可用性。這將為 AI 應用在各個行業中開闢新的前沿。
基礎模型架構
基礎模型通常是根據變換器（Transformer）架構的神經網路。一些基礎模型的例子包括 OpenAI GPT-x、Google Gemini 和 Meta LLaMA。
準備模型進行訓練
選擇好模型後，需要對其進行訓練和封裝。在第 5 章中，我們將詳細討論資料、模型訓練和封裝。
準備模型進行訓練的過程取決於模型型別，但共同點是關注效能，既包括效率也包括準確度。
符號 AI 執行
準確度會受到多種因素的影響，如 玄貓 所述。具體機製取決於所使用的引擎和規則語言 – 例如，您的規則引擎如何處理快取？以下是典型需要考慮的一些因素：
- 規則規範：優先考慮頻繁使用或關鍵規則，以提高執行效率。
- 規則分組：將相關規則聚集在一起，以最小化比較並增強快取利用率。
- 衝突解決策略：定義明確的機制來處理衝突規則，如具體性、相關性或時間順序。
- 規則清晰度和簡潔度：撰寫簡潔且結構良好的規則，以幫助理解和執行。
以上內容僅為示例，並未包含所有需要考慮的因素。具體實施細節將取決於所使用的規則引擎和語言。
最佳化規則引擎和機器學習模型的組態
在實作規則引擎和機器學習（ML）模型時，最佳化組態是非常重要的。這不僅能夠提高系統的效率和效能，也能夠確保模型的準確性和可靠性。
規則引擎最佳化
規則引擎的最佳化涉及到多個方面，包括：
- 避免冗餘：刪除不必要或相互衝突的規則，以簡化規則集並提高評估效率。
- 條件最佳化：結構化條件以實作高效評估，利用索引和過濾等技術。
- 覆寫範圍：確保所有相關場景和決策路徑都被涵蓋。
- 一致性：在規則定義和語法中保持一致性。
此外，規則引擎的組態還包括調整執行緒使用和啟用平行執行以進行規則處理、快取頻繁存取的事實和規則結果、編譯和最佳化規則集以減少複雜性、選擇適合規則集大小的演算法等。
機器學習模型超引數
機器學習模型具有引數和超引數。引數是模型在訓練過程中學習到的值，而超引數是控制訓練過程的值，它們不被模型學習，而是在訓練前設定。例如，在神經網路中，權重和偏差是引數，而學習率、隱藏層數量、神經元數量等是超引數。
超引數和模型型別
超引數的選擇取決於模型建立中使用的演算法。例如，聚類別演算法中的距離度量選擇是一個超引數，必須在訓練前選定。不同演算法會有不同的超引數，例如決策樹和森林的樹木數量、分裂標準等。
神經網路超引數
對於神經網路，超引數調整涉及調整一系列影響網路學習過程和效能的引數，包括：
- 學習率：控制模型權重在訓練過程中的更新程度。學習率太高可能導致模型收斂太快到一個次優解，而太低可能使訓練過程過長或陷入區域性最優。
- 批次大小：決定了一次迭代中使用多少個訓練樣本。批次大小太小可能導致收斂更快但更容易出現噪音，而太大則更穩定但可能減慢訓練速度並需要更多記憶體和計算資源。
- 迭代次數：一次迭代涉及對模型引數的一次更新，包括處理一批資料、計算損失並根據損失更新模型引數。
從技術架構視角來看，本文涵蓋了從傳統的 K-Means 到根據密度的 DBSCAN 以及層次聚類別等多種電影推薦演算法，並深入探討了基礎模型在不同領域的應用，展現了推薦系統技術的演進脈絡。分析段落中，文章詳細比較了不同聚類別演算法的特性、優缺點及適用場景，例如 DBSCAN 對雜訊資料的魯棒性和層次聚類別在未知聚類別數量的優勢，並點明瞭超引數調整對模型效能的關鍵影響。然而，文章缺乏對不同演算法在實際應用中，例如冷啟動問題或可解釋性方面的深入探討。隨著基礎模型的快速發展，多模態模型的應用將為個人化推薦系統帶來新的突破，例如結合使用者評論、電影預告片等多種資料來源，提供更精準、更豐富的推薦體驗。玄貓認為，結合基礎模型和更精細的超引數調整策略，將是下一代推薦系統的關鍵發展方向，值得持續關注和投入。
