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过程进行精准分析指标(CS AI)

在基准数据集上比较模型是衡量和推动发展重要组成部分。模型在基准数据集上通常是基于单个或一小组性指标来评估。 虽然这样可以进行快速比较,但是如果度量指标不充分覆盖所有特征,那么它也可带来不充分反映模型性风险。目前,尚不清楚这会在多大程度上影响目前基准制定。 为了解决这个问题,我们分析了基于基于web开放平台“带代码论文”中涵盖3867个机器学习模型性结果数据指标现状。 我们结果表明,目前用于评估分类AI基准任务大部分指标属性可导致分类器性不充分反映,特别是当使用不平衡数据集时。 虽然已经提出了解决问题属性替代指标,但它们目前很少用于基准测试任务中指标。最后,我们注意到度量报告部分不一致,部分不明确,这可导致在比较模型性歧义。

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未来

(AI)好像也是用这种方式运转着,为研究员创造了岗位,并逐步取代了所有其它种类知识型。或许一个世纪以后,通往那里 道路和们所想象方式大相径庭。 我们够看到,根据 AI 设计模式,我们会去往何方,Google、Facebook 和其它公司在投入了大量资金。在最普通设计模式里,AI 实际上够增加目前正在自动化这种需求。 目前应用在业务里、最普通被称监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要:这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与类接近效率学习任何东西,但是它们够处理更多数据。 机器学习不是每次只取代一个,实际上,它会取代每一项。这让够越来越有效地。 它到来,比你所认为要更早、更快。受影响,大部分知识型已经被省去了,因为从历史角度看,建立一套机器学习算法先期成本过高。

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    影响摘录

    最根本影响就是对生产力效率大幅提高。中国口红利消失,需要大幅提高生产力才维持经济。所以,大大规模普及是大势所趋,大部分行业会大量采用自动化。但是代价是收入差距扩大。 时代,数字技会越来越重要重复性、可预测都容易被替代。效率提高带来成本大幅节约对于中等冲击最大,低等由于成本原因长期存在,高端内容改变。 通过改进现有技术实现全自动化职业只占极小比例,但几乎所有职业涉及 内容都可自动化,部分内容自动化可 改变流程,彼时类只需完成机器无法胜任(反之亦然)目前们对自动化关注多聚焦于它可造成劳动力供大于求以及由此出现大规模失业 未来可盛行四类:使用系统完成复杂任务(如护士使用应用常规查房);开发科技和应用研发性(如数据科学家和软件研发员);监测、授权或修理系统监测性 (如机器修理师);适应时代(如建立相关法律框架律师或设计适合自动汽车行驶环境城市规划师)

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    将取代你?未必!

    (AI)发展而产生替代,我们认为应该从产业角度去做一个理性、客观分析。 因此,我们得出结论——最后被替代种一定是在现有AI算法之下做得比较不错,且性价比高(力成本高而使用AI成本很低)。 国际知名信息技术研究和分析公司Gartner指出,2020年将有180万个职位被取代,不过同时也将创造230万个机会,带动整体机会正成长;预计到2021年,结合型态将产生 类结合AI将成主流不只是重复性高,Gartner认为,慧也将被应用到重复性低且变化较大非例行性上,不过,这部分将是协助而非取代,因为结合类与机器,将比单单聘雇专业士或使用机器更有效率 「最大好处在于增强功(AI augmentation),也就是结合脑与慧,使之相辅相成。」针对这个结论,我们从三个维度来具体分析。1、成本十分高昂

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    与未来和技:这一次会不同吗?

    然而,经济史表明,就业机会破坏和创造总是同时发生和技改变使大多数仍然处于就业状态。在改变和技方式上会不同于过去技术吗? 要回答这个问题,我们需要知道哪些技将由提供,哪些技将留给类。如果劳动者们具备了所欠缺,那么让他们旧自动化时他们也找到新。 在这种情况下,改变和技方式就像以前技术一样。然而,如果劳动者不具备所欠缺,这些变化将被打破。面对革命我们有相应技吗? 如果读写和计算是唯一,这项新研究说明,“这次有所不同”。随着目前技术应用,许多读写和计算力中等劳动者将被取代,但他们也不具备其它未被取代所需更高水平。 如果读写和计算是唯一将使得许多劳动者们和技改变被打破。幸运是,读写和计算并不是唯一。与国际成力评估项目测量相比,中还有许多重要技

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    担心取代你?听听微软科学家怎么说!

    至今没有超越“具”二字,就连 AlphaGo 也没有一招棋是超过算法,对于类未来,潘天佑没有《未来简史》者尤瓦尔那么悲观。 我们有力,我们有计算机科学力,但我们对城市了解非常有限,所以我们跟清华环境学院合,一起来解决城市里问题。 毕竟还有很多问题没有解决,类似自动驾驶汽车还没有上路等等,后面还有很长路要走。很多有关科幻品中,对于未来都持悲观态度。类最终被一手创造灭绝。你怎么看? 只是说这一次给了大家更多想象空间,会造成更多原先需要去做将来可不需要去做了。 但我觉得取代也是大多数不太愿意去做,这样被机器取代话可未必会很糟糕,你可反而有更多时间可以做自己喜欢事情。可今天有很多就是重复性,很无聊。

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    斯坦福报告:至少现在不用过于担心取代你

    取代”之类新闻大标题常常让我们惊出一身冷汗。不过,至少现在你不用过于担心,因为它还处在发展水平最低阶段。 3中美正在开展激烈AI竞争为两个经济和科技强国,美国和中国正在领域激烈搏杀。 创新场首席执行官李开复上月初在MIT“与未来” 峰会上发表演讲称,虽然最顶尖团队是由美国带领,但中国团队正在以让难以置信速度增长。 4只是在某些领域比较擅长在探测物体方面表现强于类,误差率只有一半。然而,很难捕捉到类语言中细微差别,以及语言使用上微妙区别。这是AI研究活跃领域之一。 它在短短24个小时内学会围棋。这种新算法还有一个日本版,名为Shogi。迄今为止,已相继在围棋和德州扑克比赛上打赢了类顶级选手。斯坦福报告了下面这条时间线:?7金融从业者注意了!

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指是可以胜任类所有。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来实现既定目标力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    取代也创造

    飞速发展导致岗位减少,从而引发社会矛盾,是们普遍想法。但是另一方面,也创造了另外一些。这些新职位都是做什么呢?都有哪些渊源呢? 近年来大火,、机器学习、深度学习和大数据等概念频频出现。这些概念和这些职位又有什么关系呢?1.三大主义 最近大火,但并不是最近发明。 现在很多误认为就是机器学习。 程师做东西大部分和机器学习相关。比如下图职位称呼是,但绝对不是让你去做专家系统, 而是让你做学习相关事。? 这个和数据很近,要求从业员对数据敏感,和比较远。它主要发挥主观动性,而不是使用算法效。数据分析是,不是机器。? 举个例子,漏斗模型是经典消费者模型,如上图。 比如深度学习程师很大概率是做计算机视觉相关,而计算机视觉程师必须有深度学习背景和知识。 目前、机器学习、深度学习和大数据等相关职位大量出现。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。? 为中小型企业,可以采取世面上流行产品快速实现刷脸登录需求。目前比较流行脸检测产品如下Face++腾讯优图科大讯飞百度云AI接下来 小编将根据百度云AI来给大家做一个简单demo

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    会“抢”走吗?

    本文为CDA数据分析原创品,转载需授权“随着逐步发展,未来30年类每天只需要4小时,每周只4天。 有更多被抢走,一些顺应潮流将变得愈发富有和成功,而那些被时代甩在身后则会越来越痛苦。”这是马云对于见解和预想。?未来,会抢走吗? 很多事情由来做以后,做什么呢?未来一半被取代?随着越来越多成果出现,一些重复性高、繁琐枯燥、大量使用不经济将被机器取代。 未来10年内,机器将取代美国1500万个岗位,相当于美国就业市场10%。我们应该积极拥抱新变革代?专家认为,者如果把机器当做合伙伴,将获得很大福利。 从某招聘网站上搜索岗位,资基本在15K以上,相关职位平均年薪达到 30 万元-60 万元,从业时间长甚至达到年薪百万。所以入职一份是一个不错选择。

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸是,网络罪犯同样也利用创建自己合成身份,产生结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频战壕中展开。 就这样,一场新军备竞赛开始了: vs 。Jupiter Research Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现目标”。 用于欺诈检测“大铜铃”是一种验证器,可以及时识别并实时标注“Fake”。但不幸是,其结果很可招来欺诈者报复,旨在实时愚弄验证者。者介绍:R.

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    今天来谈谈研究中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 这里要注意一点,我们以最终期望达到效果来做为衡量标准,而不要以行为本身为标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    漫画简史

    者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 历史1.2 诞生是最近才有吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史长河,一起沿着时间足迹探究。 对于研究者来说,这个会议是一场划时代会议,会议将“像一样思考计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 当我们介绍浪潮时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣漫画来介绍关于(AI)相关故事,你将会学习到: 基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你研究方向是什么? 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和词汇,总给一种深奥神秘感觉。 要回答这个问题,就必须从造物 区别和慧说起。 对于研究员来说,目标并不是研究来源,而是以程技术手段制造出类似 产品。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是专长。 例如:训练好在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快类做好分类,无怨无悔,而且在过程中,本来慧”也在提升。?

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    牛津治理手册:道德和治理中

    虽然国家、公司和国际组织在治理中用已经被广泛理论化,但用却很少受到关注。本章着眼于在识别和减轻技术带来危害方面所发挥用。危害是对技术因果“影响”进行评估。 由于缺乏共识,们采取了一系列集体行动,抗议在场所如何识别和处理危害。我们将治理中用理论化,并构建了场所伤害报告过程模型。 回顾过去十年与相关维权活动,我们可以了解不同类型在生产系统场所是如何被定位,他们位置如何影响他们主张,以及集体行动在实现他们主张时所处位置。 本章认为,在识别和减轻系统造成危害方面发挥着独特用。 牛津治理手册 道德和治理中用.pdf

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关脸识别是其中最常用算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别条件,召回率可会上升,而准确率对应会不那么精确。 (没洗头发唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI期待与目前AI达到力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本窘境。接着上面例子,杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量样本数度学习堆起来。那么问题来了,为客户在特定环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前典型应用场景带来创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格 简史本章对历史了简单梳理,用书中一张图片概括就是:? 强又称通用型或完全,指是可以胜任类所有。 而者则认为,特定技术如,在一段时间加速发展后,会遇到某些难以逾越技术瓶颈。从技术角度来说,从弱到强之间鸿沟可比我们想象要大得多。 五秒钟准则在判断一项是否会被取代问题上,者李开复提出五秒钟准则: 一项本来有从事,如果可以在5秒钟以内对中需要思考和决策问题做出相应决定,那么,这项就有非常大技术全部或部分取代

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    是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性科学,从事这项必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛科学,它由不同领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总说来,研究一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成复杂。 但不同时代、不同对这种“复杂理解是不同。 2017年12月,入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

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    必知:发展史

    1.2发展史研究不仅与对思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到历史,应当上溯到历史上一些伟大科学家和思想家所贡献,他们为研究积累了充分条件和基础理论。这里仅列举几位重要代表物。 以往该试验几乎是衡量机器唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式,机器完全自主;提出与外界交流机交互。 因此,神经网络研究由此进入低潮时期,而、专家系统研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 随着计算机和网络技术发展与普及,当今主攻方向体现于:◆并行与分布式处理技术,包括大规模并行机和机群体系结构、并行操系统与并行数据结构,分布式ClientServer计算模型及其处理技术,多专机系统与知识共享技术等

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