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，为什么图中会有这么多的上升和下降？企业使用诸如真实气象数据这样的数字数据，希望能找到更多的商业营销卖.....
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》那样，那会是多么庞大的工作。 公共知识为什么对我们来说会如此重要？这些非结构化的数据以文本形式储存....
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。这不是由人类进行的流程优化。●预测性分析。用以协助作出预测和规划，以及对半自动控制的预测性分析。在生产方面不....
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。从基础理论角度而言，研究概率分 布的一个强有力工具是最优传输理论（optimal mass tran.....
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 , 或者多层前馈网络逼近到任意 精度。对此，我们提出另外的观点：有些情 况下，神经网络逼近的不是函数或映射，而 是概率....
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 1.1 最优传输理论与 WGAN 模型
最优传输理论是连接几何和概率的桥梁， 它用几何的方法为概率分布的建模和衡量概 率分布之间的距离提供了强有力的工具。最 近，最优传输理论的概念和方法日益渗透进 机器学习领域，为机器学习原理的解释提供 了新的视角，为机器学习算法的改进提供了 新的指导方向。 本文介绍最优传输理论的基本概念和原 理，解释如何用最优传输理论的框架来表示 概率分布，度量概率分布间的距离，如何降 维逼近，并进一步解释这些手.....
人工智能和机器学习如何颠覆零售行业？
根据IDC预测，人工智能（AI）预计将在客户旅程、共赢网络、商品化、市场营销和商务领域普遍存在。例如，在未来两年： - 40%的数字转型项目将得到认知计算和人工智能的支持，为运营和变现新模式提供关键的、及时的洞察 - 30%的零售商将采用零售全渠道商业平台，整合了集中编排全渠道能力的数据分析层 有一件事情是很清楚的：正如我们所了解的那样，新的分析技术预计将从根本上改变分析——和零售行业。 零售背....
中国人工智能学会通讯——弱监督机器学习的研究进展 1.3 日本理化研究所先进智能研究中心
1.3 日本理化研究所先进智能研究中心 最后介绍一下我所在的研究所——日本理化研究所先进智能研究中心，也就是AIP。我们所关注的更多是先进的、智能的研究项目。2016年时就成立了这个研究中心，我们有5个任务，分别是开发下一代的AI技术、加速科学研究、把AI用于决策日本的社会重大的问题，以及研究AI道德、法律和社会问题的问题，还有希望解决人力资源发展。 研究中心有三大集团，我们只关注基础的研究，.....
中国人工智能学会通讯——弱监督机器学习的研究进展 1.2 弱监督学习的研究进展
1.2 弱监督学习的研究进展 UU 数据分类 首先看一下UU (Unlabeled, Unlabeled) 分类，U代表无标注的数据。 那么我们是怎样对无标注的数据进行分类？假设我们有两个未标注的数据集，它们唯一的不同在于类先验（class-priors，即所属的类别）的不同。它们的函数分布如图中的左右下角，数量上各占50%左右，其实我们并不需要知道具体的比例。基于这种假设，我们需要训练一个分类....
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