Sendhil Mullainathan

Es ist definitiv ein grundlegendes Problem. Ich denke, was in diesem Bereich passiert ist, wenn du mit diesen LLMs spielst, ist es einfach so großartig. Sie fühlen, als ob sie es verstanden haben. Es ist schwer, nicht eingelassen zu werden und zu denken, oh mein Gott, das ist eine denkende Kreatur.

Supervisiertes Lernen ist etwas anderes. Supervisiertes Lernen bedeutet, dass ich verschiedene Daten sammle und die Algorithmen frage, was in diesen Daten dieses bestimmte Ergebnis präsentiert. Sobald man ein Ergebnis spezifizieren kann und Variablen mit dem man prädiktieren kann, können diese Modelle wirklich ein Signal finden, das wir uns noch nie vorgestellt haben.

Supervisiertes Lernen ist etwas anderes. Supervisiertes Lernen bedeutet, dass ich verschiedene Daten sammle und die Algorithmen frage, was in diesen Daten dieses bestimmte Ergebnis präsentiert. Sobald man ein Ergebnis spezifizieren kann und Variablen mit dem man prädiktieren kann, können diese Modelle wirklich ein Signal finden, das wir uns noch nie vorgestellt haben.

Supervisiertes Lernen ist etwas anderes. Supervisiertes Lernen bedeutet, dass ich verschiedene Daten sammle und die Algorithmen frage, was in diesen Daten dieses bestimmte Ergebnis präsentiert. Sobald man ein Ergebnis spezifizieren kann und Variablen mit dem man prädiktieren kann, können diese Modelle wirklich ein Signal finden, das wir uns noch nie vorgestellt haben.

Ich denke also, das Spielbuch, das daraus entsteht, ist, sehr kreativ darüber zu sein, Dinge zu prädikieren, die man prädiktieren möchte. Und so haben sich die besten Arbeiten in der Disziplin darüber geklemmt. Darum liebe ich die Geschichte von Frank Baum. Die Person, die das gemacht hat, war super klug.

Ich denke also, das Spielbuch, das daraus entsteht, ist, sehr kreativ darüber zu sein, Dinge zu prädikieren, die man prädiktieren möchte. Und so haben sich die besten Arbeiten in der Disziplin darüber geklemmt. Darum liebe ich die Geschichte von Frank Baum. Die Person, die das gemacht hat, war super klug.

Ich denke also, das Spielbuch, das daraus entsteht, ist, sehr kreativ darüber zu sein, Dinge zu prädikieren, die man prädiktieren möchte. Und so haben sich die besten Arbeiten in der Disziplin darüber geklemmt. Darum liebe ich die Geschichte von Frank Baum. Die Person, die das gemacht hat, war super klug.

Sie hat gesagt, ich bekomme nur ein paar Daten und prädikiere, ob das von Baum geschrieben wurde oder nicht. Ich habe Daten, die mir sagen, dass sie von Ruth Plumley geschrieben wurden. Für mich macht Sport so interessant, dass es so viele Unbekannte gibt, die man sich vorstellen kann, Daten zu sammeln. Ich bin mir sicher, dass ihr das schon oft macht, aber auch so etwas wie Schmerzrisiko.

Sie hat gesagt, ich bekomme nur ein paar Daten und prädikiere, ob das von Baum geschrieben wurde oder nicht. Ich habe Daten, die mir sagen, dass sie von Ruth Plumley geschrieben wurden. Für mich macht Sport so interessant, dass es so viele Unbekannte gibt, die man sich vorstellen kann, Daten zu sammeln. Ich bin mir sicher, dass ihr das schon oft macht, aber auch so etwas wie Schmerzrisiko.

Sie hat gesagt, ich bekomme nur ein paar Daten und prädikiere, ob das von Baum geschrieben wurde oder nicht. Ich habe Daten, die mir sagen, dass sie von Ruth Plumley geschrieben wurden. Für mich macht Sport so interessant, dass es so viele Unbekannte gibt, die man sich vorstellen kann, Daten zu sammeln. Ich bin mir sicher, dass ihr das schon oft macht, aber auch so etwas wie Schmerzrisiko.

Was ist ein guter Prediktor, ob jemand einen bestimmten Schaden bekommen wird? Und wenn ich das vorwärts spiele, ohne zu wissen, was ihr alle in diesem Bereich macht, ist es ein schönes Beispiel, um Dinge nachzudenken. Denn zu Beginn musst du kreativ sein, um zu sagen, dass es nicht nur um Gewinne geht und was passiert. Schaden sind groß, warum können wir nicht die Waffe auf das machen?

Was ist ein guter Prediktor, ob jemand einen bestimmten Schaden bekommen wird? Und wenn ich das vorwärts spiele, ohne zu wissen, was ihr alle in diesem Bereich macht, ist es ein schönes Beispiel, um Dinge nachzudenken. Denn zu Beginn musst du kreativ sein, um zu sagen, dass es nicht nur um Gewinne geht und was passiert. Schaden sind groß, warum können wir nicht die Waffe auf das machen?

Was ist ein guter Prediktor, ob jemand einen bestimmten Schaden bekommen wird? Und wenn ich das vorwärts spiele, ohne zu wissen, was ihr alle in diesem Bereich macht, ist es ein schönes Beispiel, um Dinge nachzudenken. Denn zu Beginn musst du kreativ sein, um zu sagen, dass es nicht nur um Gewinne geht und was passiert. Schaden sind groß, warum können wir nicht die Waffe auf das machen?

Dann musst du kreativ sein, um zu entscheiden, welche Input-Variablen du bekommen wirst, um das zu machen. Und das ist, wo ich denke, dass die Leute die größte Veränderung, die diese Algorithmen erzeugt haben, nicht vollständig verstanden haben.

Dann musst du kreativ sein, um zu entscheiden, welche Input-Variablen du bekommen wirst, um das zu machen. Und das ist, wo ich denke, dass die Leute die größte Veränderung, die diese Algorithmen erzeugt haben, nicht vollständig verstanden haben.

Dann musst du kreativ sein, um zu entscheiden, welche Input-Variablen du bekommen wirst, um das zu machen. Und das ist, wo ich denke, dass die Leute die größte Veränderung, die diese Algorithmen erzeugt haben, nicht vollständig verstanden haben.

Wenn ich sage, dass diese Algorithmen viel Signal in Daten finden können, dann ist eine logische Bedeutung davon, dass wir in neue Datenkollektionen investieren sollten. Und es gibt riesige Rücktritts zu der neuen Datenkollektion. Was würde ich also sagen? Was würde ich für Schadensrisiken präsentieren? Ich weiß es nicht. Welche Low-Cost-Anbieter könnte ich für Spieler einstellen?

Wenn ich sage, dass diese Algorithmen viel Signal in Daten finden können, dann ist eine logische Bedeutung davon, dass wir in neue Datenkollektionen investieren sollten. Und es gibt riesige Rücktritts zu der neuen Datenkollektion. Was würde ich also sagen? Was würde ich für Schadensrisiken präsentieren? Ich weiß es nicht. Welche Low-Cost-Anbieter könnte ich für Spieler einstellen?

Wenn ich sage, dass diese Algorithmen viel Signal in Daten finden können, dann ist eine logische Bedeutung davon, dass wir in neue Datenkollektionen investieren sollten. Und es gibt riesige Rücktritts zu der neuen Datenkollektion. Was würde ich also sagen? Was würde ich für Schadensrisiken präsentieren? Ich weiß es nicht. Welche Low-Cost-Anbieter könnte ich für Spieler einstellen?

Welche Low-Cost-Anbieter könnte ich nicht nur während des Spiels einstellen, sondern auch während der Freigabe? Vielleicht würde ich, wenn ich Videos von Freigabendämmern habe, kleine Veränderungen in Form bemerken, die Dinge bemerken, Das ist falsch auf bioskeletaler Ebene.