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Papert
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特征工程：转换数据以提升AI模型性能
特征工程是将输入数据转换为机器学习模型可以更好地利用的格式的过程，仍然是一种非常有效的技术。通过改变数据的坐标系，特征工程可以使某些模型类别（例如线性模型或决策树）能够解决原本难以解决的问题。经典的例子包括为线性模型创建交互项（如乘法），或使用正弦和余弦变换对周期性时间特征进行编码以准确表示圆形关系。按组聚合数据（例如计算每个实体的计数或均值）以及仔细处理分类编码（如目标编码）也是提高模型性能的强大方法。
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宣布讨论 Minsky 和 Papert 的 Perceptrons
此条目是关于在欧洲周日上午举行的 Minsky 和 Papert 的书籍《Perceptrons》的讨论的简要公告。作者还提到了泄露新西兰政府的秘密。
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人工智能挑战教育，鼓励创造性拼凑而非被动内容生成
生成式人工智能对教育提出了重大挑战，要求在教学方法和课程内容上进行变革。作者认为，教育工作者应强调人工智能无法复制的人文技能，如关系性和社交互动。此外，学生必须学会利用人工智能工具进行创造性问题解决和创新，而不是被动生成作品，这个过程类似于拼凑或修修补补，以确保后代超越当前的能力。