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    演讲 | 运筹学专家叶荫宇:在物流、零售与金融行业,优化算法如何改变决策方式?

    机器之心整理 参与:杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久,但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会,很多顶层的东西都是要靠优化,不管是学习还是刚才讲到的决策问题,都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础,运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年,随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化,运筹学得以快速发展,并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说,运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久,但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会,很多顶层的

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    学界|运筹学教授叶荫宇:作为 AI 基石,优化算法如何在实际中应用?

    AI科技评论按:昨天,AI科技评论报道了钛媒体和杉数科技主办的 2017 AI 大师论坛,其中,杉数科技首席科学顾问叶荫宇出席了活动并发表了学术演讲。作为在运筹学领域的顶尖学者,叶荫宇以《优化算法的思想及应用》为题,主要在运筹学应用的物流选址及路径优化、库存管理、投资组合优化三个方面详细阐述了他的看法。 从古至今,“优化”一直是生产生活中重要的部分。而运筹学作为优化算法的重要根基,在第二次世界大战期间首先在英美两国发展起来,学者把运筹学描述为就组织系统进行各种经营所作出决策的科学手段。二战结束后,人们将运筹

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    如何看待「机器学习不需要数学,很多算法封装好了,调个包就行」这种说法?

    编者按:这个问题放到更大的范围,也同样适用于回答“学习数据挖掘是否需要学好数学?”。作者从实践的几个方面给出了自己的理解,小遍认为还是比较好的回答了这个问题。 正文: 不抖机灵,想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为:大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上,而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效,但绝非必要的先决条件。 原因如下: 1. 即使你有了一定的数学功底,还是不知道怎么调参或者进行优化。 这话说的虽然有点自暴自弃,但扪

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    大数据市场乱象:用人工智能讲故事 低质虚假数据大量倒卖

    伴随着资本大量进入大数据行业,出现了创业公司估值过高的现象,好像只要打上大数据的标签,一些公司的估值动辄翻番好几倍。企业信用数据服务商上海斯睿德信息技术有限公司出现在上述7家公司名单中,其不仅近期刚获得由东方海富领投的数千万元融资,且最近18个月已经成功完成了3轮融资。而另一家2015年8月刚成立的大数据公司鼎复数据也在一年多的时间内完成了2轮1.07亿元的融资。   就此现象,上海斯睿德信息技术有限公司CEO赵杰在接受第一财经采访时表示,大数据公司受资本追捧,本质上是因为,物以稀为贵。虽然国内这两年大数据

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    观点 | 三大特征选择策略,有效提升你的机器学习水准

    选自Medium 机器之心编译 参与:刘晓坤、黄小天 特征选择是数据获取中最关键的一步,可惜很多教程直接跳过了这一部分。本文将分享有关特征选择的 3 个杰出方法,有效提升你的机器学习水准。 「输入垃圾数据,输出垃圾结果」——每个机器学习工程师 什么是特征选择?面对试图解决的实际问题之时,什么特征将帮助你建模并不总是很清晰。伴随这一问题的还有大量数据问题,它们有时是多余的,或者不甚相关。特征选择是这样一个研究领域,它试图通过算法完成重要特征的选取。 为什么不把全部特征直接丢进机器学习模型呢? 现实世界的问题并

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    用AlphaGo来做股票交易会怎样?机器学习预测股票靠谱么?

    今天李世石已连续输掉了第二局,粗看下来,后面几盘似乎已没啥悬念了。无疑,这是一个伟大的时刻,也是个伟大的开始,超级智能机器在未来将会在人类生活中扮演更多更重要的角色。 资本市场,越来越多的量化策略与量化交易,越来越多的机器在介入,以前散户面对的是同样赤手空拳的空头,但现在我们面对的是高度智能的机器以及加杠杆的赌徒,以前跌一年,现在一周搞定,信息传播越来越快,人心预期转化也特别迅速,于我们,更需要理性,纪律与底线。 Alpha Go的优势: 无比强大的数据分析能力。对于公司的财务、行业的数据,未来的趋势,依据

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