从辅助决策到智能决策 答案是肯定的。...智能决策=大数据+人工智能 百分点Deep Matrix智能决策系统融合大数据与人工智能技术，基于动态知识图谱和行业业务模型，具备自适应和自优化的能力，支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理，进而做出前瞻和实时决策的智能化产品系统...、快速感知和认知、分析和推理、自适应与自优化、行业智能决策这五大能力，进而实现智能、快速、精确的AI决策。...自适应与自优化：百分点DeepMatrix AI决策系统具备自学习和自进化能力，在第一阶段经过人工研判、人工抽选之后，就可以由智能决策系统进行自我学习，实现智能预警、智能研判，适合舆情、情报、推荐等多个场景...：汇聚行业专家知识，结合6大类50余种社会经济发展综合决策模型，推动政府科学决策水平和决策能力现代化，助推“数据治国”； 智能全媒体服务系统Deep Editor：提供智能专题库、传播影响力分析、全媒体智能用户洞察等服务
是否会引发“第二次人工智能革命”？ 正如图灵奖授予珀尔时评价他的工作为“人工智能领域的基础性贡献，他提出概率和因果性推理演算法，彻底改变了人工智能最初基于规则和逻辑的方向。”...但是，许多数据科学领域的研究人员也已经意识到，从当前实践效果来看，机器学习无法产生智能决策所需的那种理解能力。这些问题包括：稳健性、可迁移性、可解释性等。下面我们来看看例子。 数据统计靠谱吗？...因为“数据拟合”“所有知识都来自数据本身”为许多重大决策提供了数据统计依据。但是，在进行分析时，我们需要谨慎分析。毕竟，事情可能并不总是乍看之下！一个与我们生活息息相关的案例。...比如，在决策理论中，因果关系和统计之间的区别更加清楚。决策理论中有两类问题，一类是已知当前环境，拟采取干预，预测结果。另一类是已知当前环境和结果，反推原因。前者称为求果问题，后者称为溯因问题[3]。...尽管机器学习算法可以把这些事做得很好，但是准确的预测结果对于我们的决策是不够，而因果学习为其提供了一种有益的补充。
通常认为是决策类任务，因为他所面对的现实情况是人在回路、环境也是动态变化的，而据此制定策略就变得更加艰难，尤其这种策略的制定是有时间限制的，否则策略所针对的目标会失去意义。...这里面临的决策因素通常涉及到人性和社会关系、环境中的生物、物理和化学问题，而且在时效性限制下必须要在信息不完备、不确定的情况下给出决定并伺机调整。...一些方法包括但不限于数学模型、符号和模糊逻辑系统、决策树、归纳规则集和神经网络。 这样说可能有点抽象，我们举个栗子。 在金融投资中，所谓的圣杯是对终极市场规律的掌握。...展望 至今为止，关于智能背后的基础理论和各种探索试验都还在进展之中，代表着智能技术最为先进的美国DARPA仍然在第三代人工智能的基础理论方面布局了大量研究，如可解释人工智能、终身机器学习机等等，探索通用...、可信、高效的智能技术背后的理论。
虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策，但现在已经在影响着人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。...人工智能和商业决策 在人工智能问世之前，企业不得不依赖于不一致的数据。因此，决策过程不是很精确。就在那时，人工智能来拯救世界。现在，有了人工智能，企业可以转向基于数据的模型和模拟。...更新后的人工智能系统从零开始，以大数据的常规饮食喂养自己。这是行动中的智慧，最终提供了可以用于精确决策的复杂数据模型。下面是一些基于人工智能的决策的例子。...$ecure使FSS公司能够在几秒钟内做出实时的业务决策。 汽车行业 从汽车设计到销售决策支持，汽车工业已经开发了一套人工智能应用程序。人工智能是智能无人驾驶汽车设计背后的核心原因。...这种人工智能的决策帮助汽车制造商预测了未来无人驾驶汽车的流行趋势。除了设计和制造之外，人工智能还帮助企业做出更好的营销和广告决策。 市场营销行业 在做营销决策时，有很多复杂的问题。
决策智能科技推动金融业降本增效国际一流的营商环境、粤港澳大湾区合作的高地、制度创新的先行地……让深圳成为全球科技创新的沃土，新技术、新应用、新产业层出不穷，持续引领科技创新大发展。...专注AI决策智能，萨摩耶云科技集团云原生科技解决方案广泛落地多元场景，实现通过机器来替代大脑判断和决策，开启企业新增长曲线。...利用SaaS+aPaaS产品组合的形式，萨摩耶云科技集团为企业客户提供多元化定制解决方案，打造专属AI决策智能平台。...基于大数据和人工智能技术，这一管理决策体系利用信用风险量化分析与管理、欺诈风险分析与防范及有关信用额度及定价等具体推荐的计算，在贷前审批、贷中放款和贷后资产管理的全生命周期提供智能化风险决策和管理服务，...以决策智能为驱动，萨摩耶云科技集团始终将保护数据隐私安全作为生命线，建立健全严格的数据保护机制和管理体系。
安全智能决策模块与网络环境的交互模型如图8所示。 ? 图7 、安全智能决策与自动驾驶决策关系对照图 ?...因此，自动驾驶对安全智能决策有一定的借鉴意义，但仍需要专业领域内的定制化处理。 三、安全智能决策功能解耦 3.1名词解析 何为安全智能决策？我们将该问题分解为3个名词“安全”、“智能”和“决策”。...“安全”指的是在网络安全领域，因此“安全智能决策”也可称为“网络安全智能决策”。...“决策”实际上与智能科学息息相关，参考[17]决策的表述：“智能科学在这两个方面均取 得了长足的进步与发展。...安全智能决策从总体功能上来说基于事件响应却高于事件响应，包含事件预测功能。 总结来说，安全智能决策包含事件响应的操作具体有：1.
和我们看过的大多数科幻电影不同，人工智能给现代生活带来的革命是润物无声的；拥有自主意识的机器人统治人类的场景还没有出现，但人工智已经渗透到我们的生活之中，稳步地侵入了以前人类独有的决策领域。...人们的初衷是，人工智能中的算法能够在公平和高效等方面超越人类既有的水平。世界各地的公司、政府、组织和个人都在使用机器决策，支持这样做的理由有很多：更可靠、更容易、更便宜、更节省时间等。...结语 尽管我们已经阐明了人工智能模型可能带来的许多问题，但仍旧有很多理由可以支撑我们从以人为中心的决策方式转变为基于人工智能的决策方式。正如前面提到的，尽管人工智能存在种种缺陷，但它仍然比人类更客观。...正因为如此，我们看到人工智能在基于决策和预测的任务中的应用仍旧在持续深入。但是，较少的偏见并不等同于没有偏见，当算法做出有偏见的决定时会发生什么？我们如何决定谁应该为此承担责任？...可以说，跟踪问责制的最佳方法是对人工智能决策过程进行准确和详细的记录。也就是说，做出决定的过程和数据必须是透明的，这样如果有任何问题发生，第三方审计师就能够追溯导致结果的步骤，以找到问题的根源。
1.商业智能系统的目标 商业智能系统是以业务流程管理系统采集的数据为基础，对原始的数据进行加工，给出有利于决策形成的结果，帮助人们正确地进行经营决策。 ...商业智能系统不仅反映原始数据的情况，还应该应用现代数据模型的方法对原始数据进行加工处理，从而更进一步地揭示数据之间的内在联系，实现商业智能化的要求。...2.决策分析的实现方法 决策分析是一种对数据进行提取、加工和变换方式表达的过程，作为一个具备基本功能的商业智能系统，应该具备多种的分析手段和方法： (1) 任意的数据提取 根据查询的对象选择一定的条件后...(7) 回归分析和模型分析 通过计算时间序列的回归系数，得出某一指标变化的规律，建立起数学模型，描述其预测方法，为人们的决策提供支持。...3.决策分析的对象 企业的决策分析，要针对一定的对象，建立在对分析对象准确认识的基础之上，并针对分析对象设立一定的指标，使分析对象数字化。
强调一下，这里主要指的是理性的决策，个人认为的理性是有限条件下的最优化决策，而感性的决策往往就很难做到合理准确，感性本身牵扯到人类各种情绪的产生和影响，如害怕、兴奋、紧张等等。...今天我们尝试探讨智能决策的共性框架，并举一个量化投资的应用案例。 【共性框架】 关于共性框架，个人认为脱离不开一种反馈机制，整体可以认为是一种寻找回报最大化行动方案的反馈优化机制。...这里面就涉及到最新的智能技术应用了，通过知识图谱、神经网络等新技术新方法，将现实世界的知识、经验融入，对不完备复杂动态的非线性问题进行精确建模，从而实现预测值向真实值的逼近。...【小结】 决策框架中如何自适应的学习和成长正是当下智能技术所聚焦的问题，伴随着智能技术的突飞猛进终将被攻克。...在具体场景中的落地应用却还需要场景的精确描述，涉及到行业知识、经验和规律的嵌入，这项工作也是非常庞大且困难的，而且不是智能技术独自能够解决的。
这不仅是一家创业公司发展道路上的里程碑，也标志着智能决策优化技术的国产替代及其对企业数字化转型的全面推动，进入了崭新阶段。...经历实战检验的商业模式 以求解器驱动的智能决策优化领域能保持高速增长，离不开国内数字经济大发展与各行业加快数字化转型的恢宏背景。...市场体量的增大与结构性变化的频生，都对智能决策优化的演进创造了良好条件。...罗小渠认为，杉数科技生逢其时，更要把握良机——“目前，我们已形成以求解器COPT为核心计算引擎+决策技术中台+业务场景的完整技术平台，通过对底层技术引擎的升级来驱动更为高效的产品平台和服务，赋能产业向智能化转型...复杂业务场景纷繁交织的航空业是决策优化技术的天然拥趸。
本文的想法是通过提出一种关于决策者的观点来强化和深化这一前提，这种观点在心理学、人工智能、经济学、控制理论和神经科学中具有实质性和广泛的意义，我称之为智能体的通用模型。...心理学、神经科学和行为学等自然科学，人工智能、最优控制理论和运筹学等工程科学，以及经济学和人类学等社会科学——都在一定程度上关注智能决策者。不同学科的观点不同，但有共同点。...在这篇简短的论文中，我希望推进对智能决策者模型的探索，该模型在以下几个小方面能够跨学科产生共鸣。首先，我明确指出这种探索不同于富有成效的跨学科互动。...例如，将决策者称为“有机体”会干扰将其视为机器，就像我们在人工智能中所做的那样。决策者的本质是，它具有一定的自主性，对其输入敏感，并对其未来的输入产生有目的的影响。...这个词在人工智能中通常以这种方式用于决策者，可以是机器也可以是人。“代理人”一词也比“决策者”更可取，因为它意味着自主性和目的性。
大家好，我是不才陈某~ 近年来，随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈，商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。...以及指标口径不一致，数据对不上，指标难溯源等问题都是影响BI向智能决策升级的的因素。 其次，信息孤岛问题。...“罗马不是一天建成的”，银行的商业智能也一样，从初步应用到决策智能需要一个过程。...自动化的数据准备、基于模型的扩展分析、预测式分析等增强分析技术应用下，数据预测和数据挖掘的将变得更加智能，AI与BI的融合是一个大趋势，让BI从真正从统计分析迈向智能决策！...未来，商业银行可以在“ABI”智能决策的基础上，不断创新和优化业务，适应金融行业的变革和竞争。
报告信息 Artificial intelligence:opportunities and implications for the future of decision making（人工智能：未来决策制定的机遇与影响...） 学习翻译者：徐金海 倪红福 时间：2017年12月28日 全文约14000字编辑:Jessie 该文是英国政府发布的第一份人工智能报告，为了继续保持英国在人工智能领域的世界领先地位，发挥人工智能对英国经济的促进作用...为了充分利用人工智能带来的机遇，规避挑战，本报告围绕着什么是人工智能？它是如何被使用的？人工智能对生产力可能带来什么好处？我们如何最好地管理因使用人工智能而产生的任何道德和法律的风险？...让官员更容易使用更多数据来决策（通过快速访问相关信息），并减少欺诈和错误。使决策更加透明（可能是通过捕获数字记录背后的过程，或通过可视化的数据来为决定做支撑）。...（6）除了人工智能带来的巨大好处之外，人工智能的使用，还会带来一些潜在的道德伦理问题。比如算法歧视以及侵犯人们的隐私等问题。
虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决定，但现在已经在影响人类的决策，尤其是商业决策。在本文中，我们将讨论人工智能改变企业决策的一些有趣方法。...人工智能与商业决策 在AI首次亮相之前，企业不得不依赖不一致的数据。因此，决策过程并不十分精确。现在，通过人工智能，企业可以转向基于数据的模型和模拟。...在这里，你可以使用智能机器人来映射汽车运营商（包括买家，制造商和运输服务提供商）在各个层面做出的决策。这一人工智能决策帮助汽车制造商预测了未来采用无人驾驶汽车的方式。...当企业高管和决策者通过基于人工智能的决策系统进行可靠的数据分析、跟踪和建议时，他们将做出更好的选择。这样，企业就可以提高每个团队成员的工作效率。人工智能还将提高企业的竞争力。...在这种情况下，人力不足以完成所有数据并做出最佳决策。这就是为什么大多数行业倾向于将人工智能纳入决策的原因所在。
4.2 决策树分类原理【*****】 1.信息增益 信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注意：信息增益越大，我们优先选择这个属性进行计算...主要看分割的是否纯 4.三种算法对比：【****】 ID3 算法 采用信息增益作为评价标准 只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树...缺点： 决策树学习者可以创建不能很好地推广数据的过于复杂的树,容易发生过拟合。...2.流程： 1.随机选取m条数据 2.随机选取k个特征 3.训练决策树 4.重复1-3...5.对上面的若决策树进行平权投票 3.注意： 1.随机选取样本，且是有放回的抽取 2.选取特征的时候吗，选择m<<
1 决策树 在机器学习这个层面，将所要处理的数据看做是树的根，相应的选取数据的特征作为一个个节点（决策点），每次选取一个节点将数据集分为不同的数据子集，可以看成对树进行分支，这里体现出了决策...在机器学习中，决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，我们可以利用决策树发现数据内部所蕴含的知识，比如在本文的最后我们选取隐形眼镜数据集根据决策树学习到眼科医生是如何判断患者佩戴眼镜片的过程...，而 K 近邻算法虽与决策树同属分类，却无从得知数据的内在形式。...2 构建决策树 在构造决策树首先需要选取特征将原始数据划分为几个数据集，那么第一个问题就是当前数据的哪个特征在划分数据分类时起决定性作用，所以必须评估每个特征。...在用决策树进行划分时，关键是每次划分时选取哪个特征进行划分，在划分数据时，我们必须采用 量化的方法判断如何划分数据。
人工智能无论在商业领域，亦或个人领域，都会对花样繁多的产品和服务产生影响。一家公司保持竞争力最好的办法就是拥抱AI，尤其通过AI帮助企业提升工作效率，从而节约时间和成本。
# 决策树,随机森林 # 决策树结构:if-then # 信息熵: # 例:第一届世界杯32支球队 每个队伍冠军概率1/32 # 可得 log32(程序员认为的log一般都默认是以...概率相同时为log(n) # 信息熵越大表示 几率均等,不确定性大 # 决策树的划分依据:信息增益 (最大值对应的特征即为重要特征) # 当得知一个特征条件之后,减少的信息熵的大小 (构建决策树时...H(青年) = 值看青年的数据集 根据目标值 = - ( (目标值1/所有青年数)log(目标值1/所有青年数)+....) # 即可根据此 生成决策树...API # sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(Criterion='gini',max_depth=None,random_state=None) # 决策树分类器...,"St Louis, MO","B-5","24160 L221","2","female" def decision(): import pandas as pd """ 决策树
按决策的范围和决策的重要性划分，可以分为战略决策、战术决策、业务决策。 战略决策是解决全局性、长远性、战略性的重大决策问题的决策。...战术决策又称管理决策，是为了实现战略决策、解决某一问题所做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。如医院住院流程设计、医院人员的招聘与工资水平等决策。...决策的分类 1、按决策范围分为 战略决策、战术决策和业务决策； 2、按决策性质分为程序化决策和非程序化决策； 3、按决策主体分为个人决策和群体决策； 4、按决策问题的可控程度分为确定型决策、不确定型决策和风险型决策...决策问题分类 确定型、非确定型、风险型 决策问题通常分确定型、非确定型、风险型三种。 由于决策问题的性质不同，群体决策与个人决策的差异及决策人个人的风格不同，其决策的时间和决策的方法也不相同。...战术决策：为了实现战略决策、解决某一问题做出的决策，以战略决策规定的目标为决策标准。 战略决策是关系企业全局和长远发展的重大问题的决策。是非程序化的、带有风险性的决策。
该系统运用 IT与人工智能技术，挖掘汽车行业大数据之价值，为车企及相关企业提供全面的汽车市场数据、精准的营销洞察服务以及高效的营销决策场景化AI整体解决方案，助力了中国汽车行业建立以“数据”为基础的量化决策体系...2021年重大更新升级 2021年，威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统新增了“消费者洞察”模块，基于新四化下智能电动车的蓬勃发展趋势，构建了智能出行痛点库+前瞻性技术库，从不同解决路径、不同成本等维度探索消费者出行痛点的解决方案...应用场景/人群 威尔森i-Analytics智库决策支持系统目前能为主机厂内部各个部门、不同层级的使用者提供丰富的数据应用体系和营销管理决策场景，并结合交互式的场景化和具有市场前瞻性的智能化决策方案，同时应用于各个使用场景及业务拓展中...另外，该系统的应用还大大降低了企业的时间、劳动力成本，并且提供了更专业、高效、准确的数据分析，助力了主机厂战略智能决策的场景化，使企业更加智能创新的发展。...该子系统可以为厂商的销售管理部门智能诊断销量状况，快速定位销量问题，全面诊断与预警，提升销量表现提供具有针对性的决策支持，并搭载威尔森自主开发的模型算法，实现在线智能快速模拟市场环境变化，预测车型销量，
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