《中国人工智能学会通讯》——8.17 为何需要机器学习
8.17 为何需要机器学习 一个算法成功的关键在于其运行机制是否与待求解问题的特性相吻合。换言之，给定一个（或一类）待求解的问题，算法设计的目的是寻求一个与该问题相匹配的算法。在过去，复杂问题的求解往往高度依赖于领域专家的先验知识。这一般又可分为两种思路，其一，利用先验知识对问题进行适度抽象和简化，...
《中国人工智能学会通讯》——8.16 演化计算中的机器学习
8.16 演化计算中的机器学习 演化计算与机器学习是同属人工智能的紧密相连的两个研究方向，一方面演化算法 (EAs，evolutionary algorithms) 可以用于求解机器学习中的复杂优化问题；另一方面机器学习可辅助 EA。本文侧重后者。 需要指出的是，EA 本身也具有内在学习的能力，演化...
中国人工智能学会通讯——机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法
非常感 谢周老师给这个机会让我跟大家分享一下。我今天想和大家分享的是，在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法——贝叶斯方法。它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法。 类似的报告我之前在CCF ADL讲过，包括去年暑假周老师做学术主任在广州有过一次报告，大家如果想看相关的...
中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用 1.5 人工智能会带来什么
1.5 人工智能会带来什么 AI的巨大潜力是在于： ●可管理的语义技术。●强大的学习技术。●合适的表示媒介数学模型。我们不能低估它的能力，有些人认为只需提供原始数据就可以了，其他的机器可以帮你做，但是如果不理解图片、视频、语言、语音和内部结构，就不可能做出很好的系统。●高效的大数据管理技术。例如Sp...
中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用 1.4 为什么要重视非结构化数据
1.4 为什么要重视非结构化数据 接下来我想简单地介绍一下大家可能听过的一些内容，如果大家不熟悉我想再说明一下为什么非结构化的数据能够扮演如此重要的角色。在商业分析的领域中，人们希望能够借助时间序列、回归等听起来很酷炫的机器学习办法来分析问题，这可能是一些销售噱头，但是这个不重要。 我想说的是，为什...
中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用 1.3 结构化的知识
1.3 结构化的知识 我想说明一下图中的“小泡”，也就是开放数据连接“小泡”。我不知道你们有多少人从事这个领域，我之后可能会介绍。外部有很多东西，公司内部也有一些其他的东西，我们都知道公共知识有很大的增长，我们利用它可以做很多事情。如果说我们把整个维基百科中的东西都印刷出来，就像印刷出版《百科全书》...
中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用 1.2 基于人工智能的商业分析应用
1.2 基于人工智能的商业分析应用 接下来我要讲的是应用的部分：人工智能商业分析。大家当中有很多人从事这个领域，以下是这方面的一些目标。 ●过程监督。比如说像生产、物流等；然后是偏差分析。●决策辅助措施选择。大部分决策由人类的决策者作出，但是有一些决策是可以自动生成。●为流程优化提供方案。这不是由人...
中国人工智能学会通讯——机器学习在商务智能中的创新应用
今天我将介绍目前人工智能的两个主要方向——基于行为的学习和基于知识的学习；另外我会讲一下商业智能、工业4.0、开放数据与企业数据，以及开放的知识图谱和企业知识图谱；接着我会介绍文本分析的大数据方法、文本数据理解中的机器学习和结构化知识；最后我会讲一下机器学习机器前景，这个大家已经看到很多了。
中国人工智能学会通讯——最优传输理论在机器学习中的应用 1.3 最优传输映射的逼近算法
1.3 最优传输映射的逼近算法 近年来，依随 Internet 技术的发展，人类 已经积累了大量的视觉数据，这使得估计各 种概率分布成为可能。同时，GPU 技术的发 展，使得各种统计计算方法的实现成为可能。 因此，我们迎来了机器学习的科技大潮。但 是，我们依然无法严密解释机器学习算法的 有效性。从基...
中国人工智能学会通讯——最优传输理论在机器学习中的应用 1.2 概率分布逼近
1.2 概率分布逼近 深度学习的方法强劲有力，几乎横扫计算机视觉的所有领域，很多人将其归 功 于 神 经 网 络 的 万 有 逼 近 能 力（universal approximation property）：给定一个连续函数 或者映射，理论上可以用一个包含足够多神 经元的隐层 , 或者多层前馈网络...
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