uber式机器学习方法

学习方法 2025-10-07 18:52语文学习方法www.ettschool.cn

1. 因果机器学习(CausalML)

开发了开源的因果推断工具库，提供倾向得分分析、匹配方法和多种元学习器(如S-Learner/X-Learner)

通过结合因果推理与机器学习，提升模型在商业决策中的鲁棒性和可解释性

2. 神经进化与遗传算法

采用遗传算法替代传统梯度下降，成功训练超万参数的网络

在Atari游戏测试中，其表现超越DQN、A3C等主流强化学习算法

创新性地将梯度信息融入突变过程，实现上百层网络的进化

3. 工业级平台建设

Michelangelo平台支持从特征工程到模型部署的全流程，日均处理数千生产模型

整合Spark实现实时GPS数据分析，应用K-means聚类优化运力调度

这些方法体现了Uber"问题导向、技术融合"的特点，尤其在强化学习和因果推断领域形成了独特的技术体系。