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从 AI 到 信息安全
tcp/ip
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数据安全
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如果把AI算法用来做个性化推荐,那么算法和被推荐对象会是一种 “相互取悦” 的关系,被推荐者一定希望推荐给他的是他需要的(在隐私保护做的好的前提下),算法也努力试图去计算出被推荐者真正需要的东西,二者是同向而行,或者至少,被推荐对象不会躲着AI走(推荐给我不需要的东西,什么心态?)。 但是算法用来做安全对抗就完全不一样了,算法努力计算出攻击者画像、预测出攻击者的行为,而攻击者则努力规避算法的计算,试图通过各种方式绕开AI的猜测,于是变成了一场对抗。 这是AI算法应用在信息安全的客观情况,包括网络入侵、帐号
数说君
2022-08-25
600
0
Adam作者大革新, 联合Hinton等人推出全新优化方法Lookahead
编程算法
NLP 服务
机器翻译
最优化方法一直主导着模型的学习过程,没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的,它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。
数说君
2019-08-06
626
0
TensorFlow 速成 | 统计师的Python日记 第13天
编程算法
机器学习
神经网络
tensorflow
数据结构
今天将带来第13天的学习日记,开始学习 TensorFlow,介绍的版本是1.X。本文先认识一下 TensorFlow 的建模流程,学习搭建一个 logistic 回归,再用 TensorFlow 跑一个深度神经网络。
数说君
2019-06-04
676
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轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN,阿里开源!
开源
tensorflow
编程算法
ios
android
数说君导读:MNN,Mobile Neural Network,用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测。支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式,支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目,已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。在IoT等移动设备场景下,也有若干应用。
数说君
2019-05-17
6.9K
0
支付宝有多安全?看 ATEC 大会上这项技术就明白了
安全
编程算法
在刚刚过去的 ATEC 科技大会上,蚂蚁金服副总裁芮雄文展示了一项风控技术——识别手机丢失风险。
数说君
2018-10-23
688
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你的每一次点击行为,是如何变成数据的?| 聊一聊互联网公司的内部数据采集
数据分析
编程算法
大数据
hadoop
数据是怎么来的? 在很多行业,数据都是人工收集来的,比如医学疾病数据、环境数据、经济数据等。数据的更新周期也比较长,比如年度、月度。 但互联网行业不一样,这个天然的流量行业,数据量巨大,更新周期按天就算长了,通常有小时级、分钟级、实时秒级,甚至来不及落入表中,直接对实时流数据就进行计算。 最后说的这种「流式计算」,之前介绍过:什么是流式计算 | 另一个世界系列,对数据流实时进行计算,不需要存储到表里,主要为了满足一些实时级的需求,比如实时监控、实时个性化推荐等。 不管是「流式计算」还是存储到表里再计算
数说君
2018-04-08
1.7K
0
面板数据与Eviews操作指南(下)
编程算法
三、动态面板数据及Eviews实现 (1)动态面板数据简介 在现实社会中,很多经济关系是动态的,有时需要引入滞后项去解释这些经济关系。动态面板数据模型,即面板数据模型的解释项中纳入被解释变量的滞后项,
数说君
2018-04-08
2.7K
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量化投资之动量反转
编程算法
数据分析
量化投资投资之动量反转 微博:@数说工作室网站 微信公众号:数说工作室 那一年,你在我的有效市场里随机游走,不经意间毁灭了我的理性人假设。从此,维持与你相爱的动量效应,成为我人生唯一的投资策略。 ——送给她 一. 行为金融学 1. 行为金融学的发展 20世纪80年代,股票市场一系列经验研究发现了与有效市场不符现象,如股权溢价之谜、动量效应与反转效应、期权微笑等。到20世纪90年代,该领域涌现了大量高质量的理论和实证文献,形成最具活力的行为金融学派。 2002年,诺贝尔经济学奖授予了美国行为经
数说君
2018-04-08
2.4K
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面板数据与Eviews操作指南(下)
编程算法
面板数据与Eviews操作指南(下) 三、动态面板数据及Eviews实现 (1)动态面板数据简介 在现实社会中,很多经济关系是动态的,有时需要引入滞后项去解释这些经济关系。动态面板数据模型,即面板数据
数说君
2018-04-08
2.4K
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2. 两独立样本非参数检验 | 非参数检验汇总
编程算法
飞扬 / 撰写 整理 数说君 / 编辑 ---- 1. 关于非参数检验 上一文(1. 单样本非参数检验 | 非参数检验汇总)中已经说过,相比参数检验,非参数检验不需要管那么多假设,想象这样的场景: 我想检验某组数据是否符合某个分布,两组数据的分布是否有差异(废话我当然不知道他们的总体分布,不然我还检验干嘛?) 我不知道两组样本的均值和方差,但我就想检验这两个总体分布是否一样; 这个时候就需要非参数检验,顾名思义,不需要理会那么多参数了。 在第一文中,介绍了单样本的非参数检验——检验某组数据是否符合某种特
数说君
2018-04-08
1.7K
0
精确率、召回率、TPR、ROC...... | 机器学习算法常用指标总结
机器学习
神经网络
编程算法
阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive)。相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True
数说君
2018-04-08
11.8K
0
logistic回归:从生产到使用【下:生产篇】
编程算法
线性回归
python
sas
logistic回归:从生产到使用【下:生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,即拟合方法及编程实现,那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产,那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理,暴力拆解。 上下两篇的大纲如下: 【上篇:使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 (1)优势 (2)优势比 (3)预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 (1)
数说君
2018-04-08
1.3K
0
Python &R 代码 对照速查表
python
机器学习
编程算法
推荐一篇文章,文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表,方便查找和对比学习,原文还有PDF的下载。 (版权归原作者所有,点击文末阅读原文查看)
数说君
2018-04-04
1.4K
0
特征选择怎么选? | 讨论
编程算法
想构建一个模型,几十万行数据、400多变量,怎么选? (1)全部塞进去 模型运行慢,一不小心跑一个月能受得了?更关键塞进了那么多无效变量,效果肯定也不好啊。 (2)按照业务理解选择 不是所有场景都那么好选的,而且这样永远无法发现新的异动点。 (3)PCA主成分压缩 首先PCA这个过程就很慢不说,无效变量还是没有被计算进来了。 ...... 那么在实际项目中,你是如何进行特征选择的?哪些方法如何实现呢?
数说君
2018-04-04
819
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【数说学院】机器学习分类大全
机器学习
编程算法
作者 | 冰 · 冰 本文及图的作者是两个人,她们是一个女子博士团体——冰 · 冰 图中整理了机器学习的各种方法,大体分为监督式学习、半监督式学习、无监督式学习、增强学习、其他五大类,每一类都有很多算
数说君
2018-04-04
1.1K
0
【微博汇】大数据如何改变我们的衣食住行?
大数据
编程算法
微博(@数说工作室网站)滚动播报大数据动态、咨询、行业最新解读,以及一些数据分享。 以下是本周微博内容的汇总, 一、大数据应用: 看看大数据如何在生活购物、家庭健康、军事农业上改变人类的未来。 生活购物 【新奇加美味:当大数据走进小厨房】 IBM的一群研究人员认为会。他们已经开发出一套软件,能够利用数学、化学和海量数据,炮制出前所未有而又不同寻常的食谱。 为了构建他们的算法,研究者们将我们开发创意时可能会采取的步骤建立了模型。“我们自己创造的食谱中有一些确实非常好吃,比如奶油烤肯尼亚球芽甘蓝
数说君
2018-03-28
772
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单样本非参数检验 | 非参数检验汇总
编程算法
1. 何为非参数检验 我想检验一组是否是否符合XX分布怎么办?我想检验两个组数据均值是否相当,但又不知道各自的总体均值方差、分布....怎么办?不知道不知道,我什么都不知道,我就想做个检验,怎么办 简单粗暴的说,用非参数检验,你不用管数据是否符合某某分布,甚至极端一点,你再也不用操心数据是否满足那些假定了! 非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分,它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。 参数检验是在总体分布形式已知的情况下,对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的
数说君
2018-03-28
1.7K
0
数说工作室 2017年干货总结
python
编程算法
机器学习
盘点2017年优质文章,并给出传送链接,方便大家取阅回顾。文末有福利~! 1、Python & R 代码对照速查表 文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表,方便查找和对比学习 Python & R 代码 对照速查表 2、文本系列 余弦相似度思想 词频与余弦相似度 TF-IDF 常用距离/相似度 一览 哈希函数的套路 3、什么是 TPU TPU 是专门用来做机器学习的处理器,全称Tensor Processing Unit 张量处理器,与CPU和GPU有什么区别? 懂点硬件 | Al
数说君
2018-03-28
939
0
哈希函数的套路 | 文本分析:大规模文本处理(1)
编程算法
python
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 第三篇中,介绍了目前常用的相似度,以及相关 Python 包。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF 文本分析 | 常用距离/相似度 一览 ---- 假如我现在有 5 条文本数据,想计算两两之间的相似度,找出最相似的文本对(比
数说君
2018-03-28
1.8K
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造出一艘logistic模型 | 【logistic从生产到使用】(上) | 数说 · 算法
编程算法
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍: logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(Odds)来考察“某事物发生的可能性大小”。 ---- 之前介绍过的几个算法,如KNN、决策树等(在微信公众号“数说工作室”中回
数说君
2018-03-28
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