带你读《增强型分析：AI驱动的数据分析、 业务决策与案例实践》之二：大数据探索及预处理
点击查看第一章点击查看第三章第2章 大数据探索及预处理 现在几乎人人都在谈论大数据和人工智能，然而应用大数据和人工智能技术的基本前提是数据。不论数据的拥有方还是数据分析解决方案及工具的提供方，其终极目标都是“通过数据分析，从数据中找出洞见并应用于实际场景中带来价值”。数据探索、数据预处理等工作是进行...
带你读《增强型分析：AI驱动的数据分析、 业务决策与案例实践》之一：数据科学家的成长之路
数据分析与决策技术丛书点击查看第二章点击查看第三章增强型分析：AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践 彭鸿涛 张宗耀 聂磊 著 第1章 数据科学家的成长之路 一次偶然的机会，有一位正在深造机器学习方面学位的朋友问了笔者一个问题：如何成为一名合格的数据科学家？这个问题回答起来亦简亦难。简单回答的话可以...
AI透明度引发关注，科技巨头推工具解释算法决策过程
人工智能技术的透明度和道德伦理问题，正引发越来越多的关注，这促使云计算服务提供商推出新工具，解释人工智能算法背后的决策过程。 会计和金融等强监管行业的高管表示，数据科学家和非技术业务经理都必须能理解算法决策背后的流程，这至关重要。这样的理解在防范潜在道德违规和监管违规方面可能会带来深远影响，尤其考虑...
AI学习笔记——MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)简介
前面好几篇文章都在介绍强化学习（RL），以及强化学习的一些具体算法，但是强化学习中用到的最重要的理论MDP却还没提到。这篇文章就来说说MDP。 讲MDP的文章和资料非常多，理论和数学公式也能轻易找到，所以本文并不是要严谨地推导MDP，而是想让读者感性地认识MDP以及它对强化学习的重要性。本文主要的参...
AI在双11中的个性化搜索和决策实践
阿里巴巴资深算法专家三桐，在由云栖社区与阿里巴巴技术协会共同主办的《2017阿里巴巴双15技术十二讲》技术分享中，首先介绍了AI如何在搜索中落地，进而重点介绍了个性化搜索，包括图搜索、个性化召回，接着又分享了智能决策的探索。 https://yq.aliyun.com/download/2343?s...
加载AI，让好奇号学会了自我决策
在AI“洪荒之力”的帮助下，好奇号自己做了一个重大决定。 火星探测车“好奇号”现在可以在没有人类的协助下，自主挑选岩石和土壤作为化学分析相机（ChemCam）的分析目标。在所有机器人行星任务中，这是此类探测车第一次自主选择目标。 这种能力来自最近安装的AI软件——Autonomous Explora...
AI驱动智能化日志分析 : 通过决策树给日志做聚类分析
日志自动化、智能化分析对于AI需求 通常，我们分析日志，是为了两个目标： 对数据有个整体的概览，例如，生成一天内的报表。 对异常数据进行挖掘，例如，对特殊的日志进行告警。 日志分析，通常对分析者有这些要求： 对业务数据的熟悉程度要求比较高。 要求开发者具备搭建分析系统的能力。 对分析算法足够的熟悉。...
解读|百分点凭啥能推出「中国首个行业AI决策系统」
好大的口气，即使按照狭义来定义人工智能公司，国内少说也有几百家，做智能决策产品和解决方案相关的也不在少数。Deep Matrix凭什么敢称为「中国首个」「行业」「AI决策系统」？我们分别来解读下。 先听一下百分点集团董事长兼CEO苏萌对于智能决策的背景阐述和理解。 背景苏萌从决策的进化、智能革命所带...
中国人工智能学会通讯——AI时代的若干伦理问题及策略 1.1人工智能时代正在加速到来，算法决策开始兴起
很荣幸今天有这个机会跟大家分享我自己对人工智能伦理的一些观察和思考。我今天分享的主题是“人工智能伦理：问题与策略”。 1.1人工智能时代正在加速到来，算法决策开始兴起 我们看到，第三次AI浪潮已经开启，这体现在三个层面。 在技术层面，有算法的进步。当1956年人工智能开始起步时，人们更多是在说人工智...
中国人工智能学会通讯——AI如何深度应用于消费金融的风控决策 1.5 最后，无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。
1.5 最后，无监督学习可以很好补充基于规则的反欺诈场景。 虽然欺诈方式一直在变，但好客户的特征并不会发生剧烈变化。所以，通过识别和好客户不一样的用户特征，更加容易发现欺诈。比如同一家门店，连续来了5个客户，都不是当地人，但身份证前6位都一样，就不满足正常的统计分布规律，出现了异常情况。通过聚类、异...
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