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 1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。
1.3 另一方面，机器学习模型的自动训练和实时性，可以大幅度提高预测信用评分准确性。 人工智能可以在毫无人工干预的情况下自动训练模型。消费金融客户特征随着时间变化，有非常明显的时间效应。因此，信贷模式必须紧跟客户人群的变化，迭代发展。传统信贷模式的人工建模过程过于复杂，银行信用评分卡模型每半年才会人工更新一次。目前，秦苍科技每天用最新有表现的移动窗口客户群来训练信贷模型，比每半年换一次模型的预测....
中国人工智能学会通讯——弱监督机器学习的研究进展 1.1 监督学习、非监督学习和半监督学习概述
1.1 监督学习、非监督学习和半监督学习概述 回到我们所讨论的话题，首先还是要去关注一个最简单的问题，就是二元分类的问题。 我们会有一些训练数据（见下图），其中蓝色圈点代表正例，而红色叉点代表负例。这样的二分类问题，其实已经被研究很多年了，由于我们已经有了大量的标注数据，所以能够得到非常好的分类结果，我们都知道现在最优的分类结果是这样的。 然而，想要获取大量的标注数据是非常耗时耗力的，我们希望.....
中国人工智能学会通讯——弱监督机器学习的研究进展
在过去4~5年中，AI在日本发展得非常快，这也让我能有机会出版了相关的教科书，其中一本翻译成了中文——《图说机器学习》。其实我看得懂中文，所以我觉得今天演讲的中文标题的翻译是很准确的。 下面我所要讲的东西和今天大会的主题非常契合。 昨天漆远谈到了金融领域的机器学习，从大数据的角度来看，它是机器学习很重要的研究领域，并且目前还是非常的成功，我也一直对基于大数据来做机器学习这件事情非常感兴趣。然而.....
Facebook人工智能负责人：我们可以教机器学习常识
神经网络可以为人工智能系统提供常识功能，到目前为止，只有人类才拥有常识的特质。 尽管人类里个体的常识也不尽相同，“常识”其实是个颇为模糊的概念，常识是指在一个复杂的情景中做出一个合理和好的决策，而做决策的基础是利用自己的经验和对世界的理解，而不是依靠结构化的信息；而人工智能要做到这一点是很麻烦的。 常识是一种直觉，是人类的一个概念，但据Facebook 人工智能（AI）研究团队的主管Yann L....
人工智能黑客讲述：如何欺骗运用机器学习的安全软件？
今天的主题是Gmail对抗式机器学习。 我是学计算机科学、机器学习的，也是负责AI相关的研究者，在湾区那边做很多的数据挖掘、安防等相关的工作，我们非常高兴地看到现在很多的人都在做这些对抗机器学习或者深层次学习。 首先Gmail本身还是属于一个非常新兴的领域，虽然我们可以看到AI已经无处不见。很多网络安全的会议、包括一些世界级的会议，大家都在深入...
人工智能、机器学习、深度学习的区别在哪？
有人说，人工智能(Artificial Intelligence)是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都 ok，这主要取决于你所设想的人工智能是哪一类。 例如，今年早些时候，Google DeepMind 的 Alphago 程序击败了韩国围棋大师李世乭九段。人工智能、机器学习和深度学习这些词成为媒体热词，用来描述 DeepMind 是如何获得成功的。尽.....
机器学习改善癌症诊疗，人工智能革新医药产业
有些事，只靠人力就是没法做到。 由此，MSKCC （凯特琳癌症中心）跟 IBM 合作，利用超级计算机IBM Watson 吸收知识的能力，扩展人类的极限：IBM Watson 每秒能够扫描上万亿字节的医疗数据，而且“过目不忘”，再结合强大的机器学习算法，从大量结构化和非结构化数据中得出洞察，进而助力医生做出更加个性化的的治疗方案。 在福布斯的报道中，与IBM Watso...
人工智能、机器学习和深度学习
人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。 机器学习(MachineLearning)是实现人工智能的方式，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。 深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的...
人工智能泰斗迈克尔·乔丹分享机器学习要义：创新视角，直面挑战
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：2017年6月21日至22日，腾讯·云+未来峰会在深圳举行。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾会带来演讲，多位优秀的学界、产业界人才也会发表自己的见解。雷锋网编辑赴一线报道，并将持续带来最新消息。 21日上午，人工智能领域的世界级泰斗迈克尔·欧文·乔丹（Michael I.Jordan）进行了主题为“机器学习：创新视角，直面挑战”的演讲，与大家分享他对.....
人工智能的主流之路：20年机器学习
联合编译：章敏，高斐 当我在1995参加了计算机科学的时候，数据科学并不存在，但我们仍然在使用许多早已存在的算法。这不仅仅是因为神经网络的回归，也可能是从那时起，就已经没有发生太多根本性的变化。至少给我的感觉是这样的。有趣的是，从今年开始，人工智能似乎终于已经成为主流。 在云计算机，智能手机，或聊天机器人出现之前，1995年听起来像是非常痛苦的时期。但在了解过去的几年时，如果你未身处其境，感...
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