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人工智能為何在金融領(lǐng)域?qū)掖问艽?是認(rèn)識(shí)太早還是不夠深入
在金融領(lǐng)域人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用力度遠(yuǎn)不及其他領(lǐng)域，也可以說(shuō)是在處處碰壁，當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家詢問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的根據(jù)何在，我們能看到的只是一堆看不懂的復(fù)雜算法。人工智能無(wú)法去向人類一下做出能讓人理
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什么是深度學(xué)習(xí)？有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？
人工智能（AI）是一門科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是目前最主流的人工智能實(shí)現(xiàn)方法，而深度學(xué)習(xí)（DL）則是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的一個(gè)分支，也是當(dāng)下最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的一種。 深度學(xué)習(xí)
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深度學(xué)習(xí)存在缺陷？人工智能陷入瓶頸，各院士給出新方向
前言： 在已經(jīng)結(jié)束的CCF-GAIR大會(huì)上，來(lái)自清華、加州大學(xué)伯克利、斯坦福、哈工大等多所國(guó)內(nèi)外頂級(jí)理工科院校的院士齊聚深圳，分享了自己最新的研究。雖然各自研究的細(xì)分領(lǐng)域有所不同，但是透
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MIT研發(fā)出可治療自閉癥兒童的AI，可識(shí)別人類情緒準(zhǔn)確度達(dá)60％
患有自閉癥譜系障礙的兒童，往往難以識(shí)別周圍人的情緒狀態(tài)，而通過(guò)機(jī)器進(jìn)行演示并讓這些兒童進(jìn)行學(xué)習(xí)是目前廣為應(yīng)用的方式。近日，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室（MIT Media Lab）宣布，該團(tuán)隊(duì)研發(fā)出了
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中國(guó)首個(gè)AI獨(dú)角獸俱樂(lè)部成立，共同推動(dòng)國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展
7月6日，由創(chuàng)業(yè)黑馬主辦，i黑馬、黑智協(xié)辦的“2018夏季獨(dú)角獸峰會(huì)”在京舉行。 在此次峰會(huì)上，來(lái)自全國(guó)各地的企業(yè)家、投資者深入探討了人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化應(yīng)
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讓人工智能自己寫代碼實(shí)現(xiàn)自我編程的顛覆性變革
許多人對(duì)AI的想象都停留在應(yīng)用層，而忽視了技術(shù)層AI也將產(chǎn)生顛覆——讓機(jī)器自己編程。谷歌大腦、DeepMind、Facebook甚至Viv都在這一方向上努力，發(fā)表了一系列
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人工智能推動(dòng)著企業(yè)創(chuàng)新，但不是每個(gè)企業(yè)都適合人工智能
雖然目前離真正的人工智能還有一段距離，但很多企業(yè)正在利用人工智能和自動(dòng)化（如機(jī)器學(xué)習(xí)）來(lái)促進(jìn)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，推動(dòng)創(chuàng)新，并改善客戶體驗(yàn)。 人工智能和自動(dòng)化正在改變各行業(yè)的商業(yè)環(huán)境，希望通過(guò)智能的
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可降低95%的計(jì)算！深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大節(jié)省的計(jì)算越多
萊斯大學(xué)的助理教授 Anshumali Shrivastava 說(shuō)，「它應(yīng)用于任何深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，該技術(shù)都能亞線性地?cái)U(kuò)展，也就是應(yīng)用到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大節(jié)省的計(jì)算越多?！? 該研究將會(huì)發(fā)布在
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深度學(xué)習(xí)模型走進(jìn)死胡同？五個(gè)問(wèn)題為你引路
深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)龐大又復(fù)雜的工程，在建立深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，走進(jìn)死胡同被迫從頭再來(lái)似乎是常事。 近日，SemanTIcs3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)
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人工智能將重新引領(lǐng)媒體？人與AI結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)互動(dòng)
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個(gè)性化的交互界面越來(lái)越多，眾多媒體集團(tuán)已經(jīng)不再像以往一樣，負(fù)責(zé)任地定義何為真正的新聞，甚至連新聞的真實(shí)性和可靠性都不再那么重視?，F(xiàn)如今，社交媒體平臺(tái)、搜索引擎和內(nèi)容聚合商
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中國(guó)人工智能發(fā)展迅速，或?qū)②s超美國(guó)
當(dāng)你在搜索網(wǎng)站上輸入“AI”、“美國(guó)和中國(guó)”這樣的關(guān)鍵詞時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，諸如“中國(guó)和美國(guó)要在AI領(lǐng)域一決勝負(fù)”、&ldquo
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新的藝術(shù)創(chuàng)作：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫油畫
考慮到將給整個(gè)人類社會(huì)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響，目前關(guān)于人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)的討論可謂如火如荼。但除此之外，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作也開始快速興起，目前人們正積極訓(xùn)練算法以繪制人臉、煙花甚至是人體藝術(shù)作品
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在邏輯：沒(méi)打開的AI“黑匣子”
伴隨著大數(shù)據(jù)，AI在沉寂了多年之后，又迎來(lái)了新的高潮。在這場(chǎng)涉及大部分科學(xué)的革命中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋放了人工智能。但科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，這一關(guān)鍵技術(shù)暗含著一個(gè)問(wèn)題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)“黑匣
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機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性,下一次工業(yè)革命非它莫屬
如今AI技術(shù)大熱，它備受的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)更是大受追捧。如今越來(lái)越多的人關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)，此類的創(chuàng)業(yè)者蜂擁而至，美國(guó)國(guó)家工程院院士表示機(jī)器學(xué)習(xí)將推動(dòng)下一次工業(yè)革命的到來(lái)。 在1日舉辦的&
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人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)成為工業(yè)4.0自動(dòng)化的基礎(chǔ)
近日舉辦的智能工廠大展（Smart Factory Expo 2017）中，人工智能被視為具有極大影響力，吸引許多目光。據(jù)報(bào)導(dǎo)，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)是自動(dòng)化與連網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，在智能工廠大展中，
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遍及行業(yè)每個(gè)角落的AI可以改善你的供應(yīng)鏈
沃爾瑪通過(guò)觀察天氣情況來(lái)確定哪些食物更暢銷。通過(guò)這種預(yù)測(cè)，在溫暖、干燥、多云和多風(fēng)的情況下儲(chǔ)存更多牛排，在較熱和較少風(fēng)時(shí)儲(chǔ)存更多漢堡，使得銷售額增長(zhǎng)了18％。高溫微風(fēng)天氣下，沙拉賣得更多；晴朗的
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用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)你的免疫系統(tǒng)
把你的免疫反應(yīng)看作是一個(gè)巨大的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，你的身體就是計(jì)算機(jī)。 免疫細(xì)胞在你的身體中移動(dòng)，對(duì)它們接觸到的各種物質(zhì)進(jìn)行取樣，從你自己的細(xì)胞，到絕對(duì)不應(yīng)該存在的有機(jī)體細(xì)胞。如果免疫細(xì)胞遇到
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能讓人們觀察AI決策并理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣做出一個(gè)決策的算法
AI 領(lǐng)域的下一個(gè)大事件并不是教會(huì) AI 完成某項(xiàng)任務(wù)，而是讓機(jī)器向人們解釋為什么它們做出了某項(xiàng)決策。比方說(shuō)，一個(gè)機(jī)器人決定走一條特定路線去倉(cāng)庫(kù)，又比如，一輛無(wú)人駕駛汽車決定向左或向右轉(zhuǎn)。我們?cè)?/p>
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深入了解一下十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一：PCA算法
PCA（主成分分析）是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來(lái)由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計(jì)方法。 對(duì)于維數(shù)比較
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人工智能--深度學(xué)習(xí)模型
我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型有：生成模型（GeneraTIveModel）和判別模型（DiscriminaTIve Model）。判別模型需要輸入變量x，通過(guò)某種模型來(lái)預(yù)測(cè)p（y｜x）。生成模型是給定某
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