因此，过去成功应用于计算机科学等领域的人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为Fintech的新趋势。 人工智能是一种科学方法，意味着机器通过模仿人类的认知活动执行复杂的任务。 尽管机器学习需要巨大的计算能力和开箱即用的专家，但它对金融业的影响令人印象深刻。 人工智能和机器学习在金融领域 ? 值得一提的是，银行和金融中只有一些自动化业务流程以AI和ML为核心。 可以想像，智能机器替代之前提到的大部分工作人员和其他业务流程的时间即将到来。 为什么机器学习对于越来越多的金融机构如此诱人？ 让我们来看看 欺诈活动预防 KYC和AML是任何金融操作的组成部分。 Binatix.com 高级数字助手 在金融服务中使用机器学习的另一个无可置疑的优势是智能个人顾问和聊天机器人的发明。 客户始终认真对待，并且态度良好。 在某些情况下，很难了解您的服务对象是按着说明的真实人还是聊天机器人。 人工智能和机器学习在银行业的潜力 ?
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。 人工智能：模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能是个很宽泛的概念，人类制造了各种机器之后，总希望这些机器越来越智能，这样人就可以越来越轻松，更好地享受生活。 机器学习很早就有很多相关研究，现在也仍然在有些问题上使用。跟机器学习特别相关的一个学科是特征工程，一般在应用上面列的这些机器学习算法之前，需要针对特定问题的数据提取特征。 业界有这个说法：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。 深度学习：神经网络为代表很“深”的机器学习。这个解释是我个人给出的，仅供参考~深度学习，首先要很“深”。 深度学习现在很火，甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的，其原因还是效果好。
GPU云服务器是提供GPU算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。
今天，ANN被认为是“机器学习”的一部分，“机器学习”包括了数学和统计技术。机器学习技术，包括ANN，使用大量数据，并提取统计数据和分类结果。 在我们看来，这两种方法都不是在实现真正的机器智能的道路上; 他们没有提供方法来到那里，这让我们想到了第三种方法。 我们有信心，所有真正的智能机器将基于SDR。 SDR不是可以添加到现有机器学习技术的东西;他们更像是一切依赖的基础。 术语“机器学习”是对于从数据学习的机器的更窄的术语，包括诸如ANN和深度学习的简单神经模型。我们使用术语“机器智能”来指代学习但与生物神经网络方法一致的机器。 虽然我们还有很多工作要做，但我们相信生物神经网络方法是实现真正智能机器的最快和最直接的途径。
数山有路，学海无涯：机器学习概论 ---- 机器学习的基本原理与基础概念，其要点如下： 机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科； 根据输入输出类型的不同，机器学习可分为分类问题 、回归问题、标注问题三类； 过拟合是机器学习中不可避免的问题，可通过选择合适的模型降低其影响； 监督学习是目前机器学习的主流任务，包括生成方法和判别方法两类。 image 步步为营，有章可循：决策树 ---- 决策树的基本原理，其要点如下： 决策树是包含根节点、内部节点和叶节点的树结构，通过判定不同属性的特征来解决分类问题； 决策树的学习过程包括特征选择、决策树生成 image 三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习 ---- 集成学习的基本原理，其要点如下： 集成学习使用多个个体学习器来获得比每个单独学习器更好的预测性能，包括序列化方法和并行化方法两类； 多样性要求集成学习中的不同个体学习器之间具有足够的差异性 image 物以类聚，人以群分：聚类分析 ---- 聚类分析的基本原理，其要点如下： 聚类分析是一种无监督学习方法，通过学习没有分类标记的训练样本发现数据的内在性质和规律； 数据之间的相似性通常用距离度量
人工智能的现代复兴是由一种非常特殊的计算方式的进步推动的：也就是机器学习。我们经常在Emerj上交替使用人工智能和机器学习，但许多计算机科学家喜欢将两者分开。 研究人员似乎同意的一点是机器学习在某种程度上属于人工智能的范畴，而人工智能本身属于计算机科学学科。深度学习是后续文章的主题，并且深度学习是机器学习的一个子集。 尽管机器学习在今天的人工智能思想的主导地位，但人工智能曾经以一种截然不同的方式被研究。 再或者，机器学习可能不会被抛弃，而是变得无处不在，以至于它不再被称为人工智能。 商业领袖可以将专家系统和机器学习视为人工智能频谱的两端。 机器学习和专家系统是人工智能的子集，它是整个计算机科学的一个子集。
但您最近可能还听说过其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，有时它们与“人工智能”交替使用。结果，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。 接下来，我将简单介绍人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别？ ? AI于1956年首先由John McCarthy创造，它涉及能够执行人类智能特征任务的机器。 虽然这有点笼统，但它包括规划、理解语言、识别物体和声音、学习和解决问题等内容。 一台非常擅长识别图像的机器，但别无他用，这是狭义AI的一个例子。 ? 本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。 你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但是这需要建立数百万行具有复杂规则和决策树的代码。 因此，机器学习不是硬编码特定指令来完成特定任务的软件程序，而是一种“训练”算法的方式，以便学习如何做。
笔者邀请您，先思考： 1 机器学习是什么？ 2 您怎么理解机器学习？ 1 ? 2 我们解决了很多二元二次方程问题。 例如： 2x + 3y = 5 -4x + 7y = 9 解决机器学习问题意味着完全解决这些类型的方程。 唯一的区别是，在ML的情况下，我们有数百万的方程式，数十亿的未知和万亿种可能的解决方案。 6,7,6,7,6,7,6,7 6,7,8,9,10,11,12,13 对于电脑来说首先是数字，对于我们来说 第一行 - 都是一样的 第二行 - 增加和减少序列 第三行 - 不断增加 因此，从数据中找到这样的规则，模式就是机器学习 机器学习是关于自动构建if/else的系统 5 工业革命 - 自动化 当代时代，机器学习 - 自动化的自动化 未来，AutoML - 自动化自动化的自动化 版权声明：作者保留权利，严禁修改，转载注明原文链接
人工智能概述一、人工智能应用场景二、人工智能小案例案例一学习链接：https://quickdraw.withgoogle.com 案例二学习链接：https://pjreddie.com/darknet /yolo/ 案例三学习链接：Deep Dream Generator三、人工智能发展必备三要素数据算法计算力 CPU，GPU，TPU计算力之CPU、GPU对比： CPU主要适合I、O密集型的任务 CPU介绍：CPU（Central Processing Unit，中央处理器）就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。 GPU介绍：GPU全称为Graphics Processing Unit，中文为图形处理器，就如它的名字一样，GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器 四、人工智能、机器学习和深度学习 人工智能和机器学习，深度学习的关系：机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来
小编邀请您，先思考： 1 您怎么理解智能？ 2 智能有哪些表现形态？ 关于机器智能，让我们聆听下面这个演讲。 ?
丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时，存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。 注意*像“Caffe”这样的模糊名称被评为“Caffe机器学习”，不那么含糊。 机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来，这已成为过去几年中的一个重要分支。 浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理，脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。 GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性，因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。
了解人工智能的内在机制是缓解这些忧虑情绪的良方，有助于人们负责、放心地参与其中。 人工智能的核心基础是机器学习，一种巧妙且相当普及的工具。但想要了解机器学习，我们需要先弄清楚机器学习为什么利大于弊。 以人类智能作为出发点 任何数据都可以转换成简单的概念，包括人工智能在内的任何机器学习程序则会将这些概念作为自身的基石。 完成对数据的解读后，就要决定如何运用得到的这些信息。 分类就是一种最常见、最直观的机器学习程序。系统会学习如何根据参照数据集把数据分成不同的类别。 现在，数据比以往任何时候都要多，既然拥有主动利用这些数据来解决实际问题的工具，比如人工智能，我们所有人就都应该去了解和使用它。这不仅是为了创建有用的应用，也是为了让机器学习和人工智能不再令人不安。 这并不是说，我们应该对“机器具备类人思维”这样的概念放任自流。但更多地了解人工智能的内在机制，会让我们能够掌握实现良性改变的主动权，让我们可以控制人工智能，而不是反过来被人工智能控制。
这大概就是智能。 ? ? ? ? 图灵最早提出了图灵测试的概念，1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。 由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。 目前关于人工智能的定义。 ? ? ? ? 从应用和技术角度梳理下目前的人工智能范围。 ? ? 人工智能主要的应用包括机器视觉，机器学习，机器人，自然语言处理NLP，语音识别，等等。 ? 我们再来看机器学习的技术划分：监督学习，非监督学习和强化学习。 简言之，监督学习有老师教，非监督学习是自学，强化学习靠的是反馈（易经经，越练越精进，学；葵花宝典，一练就掉胡子，不学）。 人工智能网络的历史如下图简述，其中最火的就是深度学习了。 ? 深度学习发展如此之猛，以至于当我们提到机器学习的时候，一般指的就是深度学习。 ?
以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。 、 本文对其中机器学习和人工智能的发展历史、机器学习的典型问题及现有方法的局限性进行了翻译，带领读者对机器学习和人工智能进行初步认识，感兴趣的读者也可下载报告： 机器学习和人工智能的发展 ? ? 机器学习中的典型问题 机器学习可以运用数据分析去检测模型,并在这些基础上进行预测。 怎样将机器学习运用在实践中？ 日常生活中的机器学习 · 1.5机器学习、统计、数据科学、机器人和人工智能 · 1.6机器学习的发源与演变 · 1.7机器学习中的典型问题 章节二：机器学习的新兴应用 5.2与机器学习应用有关的社会问题 · 5.3管理数据使用对机器学习的含义 · 5.4机器学习与未来的工作 章节六：机器学习研究的新浪潮 · 6.1社会中的机器学习
这本书原版的第1版写于2000年，开创了因果分析和推断的新思想和新方法，一出版就得到广泛的好评，促进了数据科学、人工智能、机器学习、因果分析等领域新的革命，在学术界产生了很大的影响。 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？ 那么，我们必须改进现有的机器学习技术，以利用机器学习的优势来持续有效地估计因果效应，这就促使了因果机器学习的诞生！ 目前，根据要估计的因果效应类型，因果机器学习可以大致分为两个研究方向。 珀尔更深层次地分析这些问题，认为如果机器不会因果推理，我们将永远无法获得达到真正人类水平的人工智能，因为因果关系是我们人类处理和理解周围复杂世界的关键机制。
现在，随着机器学习和人工智能开始发展，Inocybe Technologies的创始人兼首席执行官Mathieu Lemay表示接下来要做的是组织要将网络与先进的自动化网络工具集成一个系统。 ? 为了更好地了解这种转变对企业和服务提供商的意义，Inocybe的首席税务官Lemay和John Zannos讨论了开放式网络的发展，对机器学习信任的必要性，以及向自动化智能网络的发展。 在这个自动化的智能网络中，通过机器学习对所收集的资料进行分析，然后根据分析的情况指导控制器如何编排网络。 集成了机器学习的智能网络还有多远？ 机器学习在网络中的挑战是我们今天所面临的大多数网络挑战之一。由人类误操作造成的网络中断，机器学习是无能为力的。 为了拥有可靠的智能网络，在我们开始使网络智能化之前，我们需要停止或最小化进行人为地干预网络。但运营商他们一直不相信机器学习能用于网络。
机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面，更多的初学者开始进入了这个领域。 机器学习是人工智能的一个分支，它通过构建算法让计算机学习，并且在数据集上使用这些算法来完成任务，而不需要进行明确编码。 明白了吗？我们可以让机器去学习如何做事情！当我第一次听到它的时候，让我非常兴奋。 那意味着我们可以对计算机进行编码，让它们自己去学习东西！ 学习的能力是智能最重要的一个方面。将这种能力运用到机器上，应该是向让计算机更智能迈出了一大步。 事实上，机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面；现在它是个时髦的话题，并且使用机器学习也非常可能造就出更智能机器。 这篇文章将会向初学者简要介绍机器学习。 机器学习真面目 好了，并不是所有事物都和听说的那样美好，机器学习也有它的局限之处。我们不能构建类似于《星际迷航》中的Data或者《2001太空漫游》中的Hal 9000这样的智能机器。
机器学习是教计算机执行人类与生俱来的活动：从经验中学习。 机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型，具有极强的自适应性能，并将专家理论和老师傅现场的经验相结合，在智能制造领域越来越发挥重大的作用。 机器学习采用两种类型的技术：监督式学习和无监督学习。监督式学习根据已知的输入和输出训练模型，让模型能够预测未来输出；无监督学习从输入数据中找出隐藏模式或内在结构。 机器学习需要针对大量的数据进行复杂的运算和迭代一般在云端完成；但故障预测需要较强的实时性必须部署在边缘层。 机器学习创建的模型会自动将云端新创建的模型通过自动或手动的方式及时下载到边缘层，进行实时的故障诊断和预测。详见：机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统 机器学习常见算法特点 1.
人工智能、机器学习与深度学习，每天都有它们的新闻。包括新的技术、新的应用、新的挑战、新的机遇。 人人都在谈，人人都在看，那究竟什么是人工智能、机器学习与深度学习呢？ RapidMiner用下图解释了人工智能、机器学习与深度学习。 ? 从图可获得这些信息 1 包含关系 机器学习是人工智能一个活跃的子集，而深度学习又是机器学习一个热门的子集。 2 关注层面 人工智能是指使用电脑模拟人行为的任何科学与技术。 机器学习是人工智能的子集，给电脑喂数据，从数据中学习，达到性能改善和提升的目标。 深度学习是机器学习的子集，基于多层神经网络进行学习。 人工智能、机器学习、深度学习的主要关注点，总结如下： 人工智能：机器学习、自然语言理解、语义分析、计算机视觉、机器人、优化和模拟等； 机器学习：深度学习，支持向量机、决策树、贝叶斯学习、K-均值聚类、 关联规则学习、回归等； 深度学习：ANN、CNN、RNN、LSTM、DBN等。
前言 在过去的几年里，人工智能（AI）一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章新闻中。 那么我们首先来回答下列问题：机器学习，深度学习以及人工智能之间的关系是怎样的。 关系总览 01 PART 我们先用一张图来表示三者之间的关系： ? 其实它们三者的关系非常简单，人工智能概念包含最为广阔；机器学习为人工智能的一个大类的方法，其中深度学习是机器学习中目前最火也是表现能力最强的方法。 下面我们分别剖析三个概念。 ? ? 人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。 于是出现了一种新的方法来替代符号主义人工智能，这就是机器学习（machine learning）。 ? ?
最近一段时间人们讨论最多的莫过于人工智能、机器学习和深度学习了。 很多公司已经果断采取措施，开发人工智能、机器学习和深度学习方面的应用。 人工智能和机器学习的概念并不是“新鲜玩意”，现在它们已经成为计算机行业最令人兴奋的名词，也似乎将给整个商界带来颠覆性改变。 但是为什么现在人工智能会这么火呢？ 人工智能、机器学习和深度学习正在改变整个科技世界，但是这些技术的发展全都得益于数据学的发展和过去在数据储存、计算和分析上的巨大投入。 人工智能所包含的范围最广，其次是机器学习，机器学习是人工智能的子领域，最后是深度学习，就是驱动现在人工智能蓬勃发展的技术。 ? 人工智能：三者中含义最广泛的术语，包括使用逻辑、如果-那么规则、决策树的能够模拟人类智力的所有技术（包含机器学习和深度学习） 机器学习：人工智能的子领域，包括了能够使机器改进任务体验的所有深奥统计技术，
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