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。...该报告对机器学习进行了较为全面的概述，其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。...、 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 ? ?...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...章节四：从机器学习创造价值 · 4.1人力资本，在各个层次上构建技能 · 4.2机器学习和产业战略 章节五：社会中的机器学习 · 5.1机器学习和公众 ·
在人工智能领域，我们经常会听到一个词语：机器学习。有时候，人们容易把人工智能和机器学习画上等号。 那这两个有什么区别呢？ 人工智能：是一种科学，它能够让机器像人一样思考和做决策。...机器学习：它是一种算法模式。通常，算法需要一些输入并使用数学和逻辑来产生输出。不过，人工智能算法同时结合了输入和输出，以便“学习”数据并在给定新输入时产生输出。...这种让机器从数据中学习的过程就是我们所说的机器学习。比如，在AlphaGo下棋之前，开发者会先给它大量的棋谱，让它“学习”。待它完成“学习”之后，就具备了下棋的能力。...因此机器学习是人工智能的一个子领域。 机器学习算法的过程：
全名叫做《爱，死亡和机器人》（Love， Death&Robots），每一集都是独立的动画短片，平均时长只有15分钟，我特别喜欢其中几集关于机器人的科幻短片。...套用这部剧的名称，让我们来聊一个现实话题：AI、隐私和机器人。 ? AI的燃料 AI技术与隐私保护是近年来越来越倍受关注的话题。...汽车发动机必须在动力与节能之间寻找更高的平衡点，AI也必须在应用潜能和隐私数据保护（涉及数据的利用效率）之间寻找更适合的平衡点。...随着时代发展和进步，特别是人工智能技术的迭代演进，隐私的关注点也变得更为复杂。 ?...随着智能手机、智能家居、智能手环、智能音响、智能扫地机器人等这些高科技产品横空出世，成为大众娱乐的新热点，AI应用场景甚多，数不胜数。 ? 你又会说：哈哈，真扯！
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？...我们可以将人工智能分为两大类：广义和狭义。广义AI将具有人类智能的所有特征，包括上面提到的能力。 狭义的AI则展现人类智慧的一些方面，并且可以很好地完成这一特征，但在其他领域缺乏相关能力。...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。
在过去几年中，人工智能和机器学习这两个术语已经开始在技术新闻和网站中频繁出现。通常这两者被用作同义词，但许多专家认为它们具有微妙但真正的差异。 当然，专家们有时也不同意这些差异是什么。...它为理解人工智能和机器学习之间的差异提供了一个很好的起点。 人工智能与机器学习 - 首先，什么是人工智能？...将尝试找到如何使机器使用语言，形成抽象和概念，解决现在为人类保留的各种问题，并改善自己。“ 该提案预示了当今人工智能中主要关注的许多主题，包括自然语言处理，图像识别和分类以及机器学习。...人工智能和机器学习前沿：深度学习，神经网络和认知计算 当然，“机器学习”和“人工智能”并不是与计算机科学领域相关的唯一术语。 IBM经常使用术语“认知计算”，它或多或少是AI的同义词。...随着公司继续向人工智能和机器学习研究投入资金，可能会出现更多的术语，为问题增加更多的复杂性。
举例来了解机器学习 经研究预测，截至到2020年，企业采用机器学习、人工智能和深度学习、物联网（IOT）以及大数据将从他们那些不太知情的同行那里带走超过1兆2000亿美元。 数据是机器学习的关键。...这两个编程语言在机器学习和人工智能的圈子里是最强大的。还有其他语言如java、C++、Julia、SAS、MATLAB、Scala，还有很多。然而，我们讨论的仅限于Python和R这两个语言....人工智能vs机器学习vs深度学习 人工智能、机器学习和深度学习是经常可以交替使用的概念，这或多或少地加重了与这些概念相关联的已经存在的混淆程度。...让我们领会这些概念，直截了当地理解它们的内涵和之间的细微差别。 人工智能是一个比机器学习更广泛的概念。它是关于将人类的认知智能如何传授给计算机的过程。...任何机器使用算法以智能方式执行任务，这就是展现的人工智能。 机器学习是人工智能的一个子集。它是关于机器从一组数据中学习的能力。通过信息处理的这种学习增强了算法，从而提供更好的评估和对未来的预测。
个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】 风趣幽默的人工智能学习网站：人工智能 免费且实用的计算机相关知识题库：进来逛逛 人工智能和机器学习都是计算机科学领域的术语。...人工智能 AI（人工智能）：人工智能一词由“人工”和“智能”两个词组成。人工是指由人类或非自然事物制造的东西，智能是指有理解或思考的能力。...很多时候，学生们对机器学习和人工智能感到困惑，但机器学习是人工智能研究的一个基本概念，自该领域成立以来，它就是研究通过经验自动改进的计算机算法。...“超级智能”也可以指这种代理人所拥有的智能形式或程度。 机器学习 ML（机器学习）：机器学习是机器可以自行学习而无需明确编程的学习。它是人工智能的一种应用，它为系统提供了从经验中自动学习和改进的能力。...人工智能将寻找最佳解决方案。 无论是否最优，机器学习都会寻求解决方案。 人工智能通向智慧。 机器学习通向知识。
ML和AI的力量 有很多证据证明了深度学习和（狭义）人工智能的力量。当谷歌DeepMind的AlphaGo战胜了最好的围棋手时，专家群体对这种前所未有的游戏方式感到困惑。...在诊断和治疗方面，IBM Watson的表现始终优于癌症专家。显然，在复杂程度很高和大量多样信息的情况下，人工智能可以在速度和效率上与人类竞争。...各种复杂的攻击模式和零日攻击显然是人工智能的一个有趣应用。但是期望最高的领域是网络优化。 ? 供应商在改进业务方面寄予厚望，主要是为了提高资源利用的效率。...用例 在我们的网络中引入人工智能是一个重大举措，它影响到网络技术，但也以一种破坏性的方式影响着运营流程。有针对性的解决已有明确定义的应用程序领域的问题是一个明智的选择。...机器学习开辟了解决这一问题的新途径。代替数值计算，系统行为通过由从大量网络收集的真实数据训练的神经算法来估计。
每家公司现在是一个数据公司，在一定范围能够使用机器学习在云中部署智能应用程序，这归功于三个机器学习的趋势：数据飞轮，算法经济，和智能云托管。...人工智能.jpg 有了机器学习模型，企业现在可以快速分析大型，复杂的数据，并提供更快，更准确的见解，没有部署和维护机器学习系统的高成本。...“当今建立的每一个成功的新应用程序将是一个智能应用程序，智能构建块和学习服务将是应用程序背后的大脑。” 下面是三个机器学习趋势导致一个新的范式，每个应用程序都有可能成为一个智能应用程序的概述。...新兴的机器智能平台托管预训练的机器学习模型服务化将便于公司开始使用ML，让他们迅速把应用程序从模型到产品。...随着数据飞轮开始转动，获取、存储和计算数据的成本将不断下降。这创造了算法经济，机器智能的构建块存储在云中。预训练，托管机器学习模型使每一个应用程序都可以在一定程度上利用算法智能。
人工智能的概念可以追溯到现代电脑出现以前——甚至可以追溯到久远的希腊神话中。赫菲斯托斯是希腊的雕塑和铁匠之神，人们认为他创造出了为他所用的机器人。...一个强人工智能机器是有思考能力和推理能力的，并且具备感知和/或意识。...数十年之后，甚至数百年之后的强人工智能成为科幻小说的中心内容，我们中的大多数一直理所当然的认为在未来的某天我们会创造出有感知的人工智能机器。...中文房间 Searle 首次发表中文房间的论证时，大概是这样写道：假设有一个人工智能机器，采用中文汉字作为输入，让它处理这些汉字，然后再输出中文汉字。这个智能机器运行的非常好足以通过图灵测试。...图灵认为根据中文房间这样的问题就会对一个人工智能机器产生偏见的情况将会一直持续，直到人工智能达到更高的水准，超过我们认识的一些人。因此，图灵测试把完美的模仿意识和因实际原因而使用的实际意识等同起来。
例如，Krikey.xyz于2022年推出，作为一个专注于NFT的AR和移动游戏平台，并且自那时起主要功能已经演变为包括人工智能和生成AI工具。...xyz域名是人工智能社群内个人和组织公认的象征；一个归属的标志。 在web3和元宇宙这一新兴概念中，人工智能可以发挥重要作用，.xyz进一步巩固了其相关性。...就像X、Y和Z坐标定义了一个3D空间一样，.xyz可以象征创新技术（如人工智能）的基本存在。...关于人工智能 人工智能（AI）是一项迅速发展的技术领域，旨在开发能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。AI包括广泛的技术和方法，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。...在医疗行业，AI可以协助疾病诊断、药物发现和个性化医疗。在金融领域，AI算法支持预测分析、欺诈检测和算法交易。AI驱动的虚拟助手、聊天机器人和推荐系统增强了零售和电子商务行业的用户体验。
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、
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。...LASSO 回归分别通过引入二范数惩罚项和一范数惩罚项抑制过拟合。...、决策树剪枝三个步骤； 决策树生成的基础是特征选择，特征选择的指标包括信息增益、信息增益比和基尼系数； 决策树的剪枝策略包括预剪枝和后剪枝。...，因而具有最大可分性和最近重构性； 特征选择则是选取原始特征中的一个子集用于学习任务，是另一种主要的降维技术； 特征选择的关键问题是对特征子集的评价，主要的特征选择算法包括包裹法、过滤法和嵌入法。
使用AI和ML进行决策 可以使用机器学习（ML）等技术来增强优化决策，机器学习（ML）是人工智能（AI）的子集。...该系统将取代人工解释，而将其替换为机器学习算法，从而有望提高准确性和速度。这个城市的大脑将处理我们的许多个人数据，包括有关我们运动的视觉数据。 如上所述，机器学习需要数据来发现模式和趋势。...服务的个性化是目前正在探索的适合人工智能和机器学习的领域之一。这就要求在将个人数据用作概要分析工具之前，必须对其进行收集和汇总。...另一个关于机器学习和人工智能的问题是，在那些被认为可以提高精度的算法中，可能存在默认偏差。如果训练集本身偏向于一个特定的预期结果，那么结果本身就会偏向——事实上，由此产生的偏向可能会被放大。...这项研究着眼于训练集如何包含性别偏见；当在人工智能环境中使用时，这种偏见会被放大。 关于AI和ML的偏见和隐私问题 在人工智能中使用偏见也可能扩大隐私问题。
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。...机器学习研究是人工智能研究的一部分，旨在通过数据，观察和与世界的互动为计算机提供知识。...专家系统和人工智能的早期方法 在21世纪末和2010年初的机器学习取得进步之前，人工智能的兴趣围绕着一个完全独立的计算能力。在60年代和70年代，专家系统主导了人工智能的开发。...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。
目前金融机构越来越多地使用人工智能和机器学习来评估信贷质量、价格和市场保险合同，并在金融领域的广泛应用中实现客户互动。...金融服务通过人工智能和机器学习技术增加利润，同时也通过回溯测试模型和分析大交易对市场的影响。公共和私营部门都可以使用这些人工智能和机器学习技术进行监管合规、监督、数据质量评估和欺诈检测。...人工智能和机器学习如何影响金融服务? 让我们追溯到上次你在银行的用户体验。或者也许你和那个聊天机器人的对话没那么聪明，对话太幼稚了，你可能不想参与到对话中。这些是人工智能发挥重要作用的短板。...不仅如此，在银行的呼叫支持是另一个可以通过人工智能和机器学习来优化的渠道，以建立一个更好的、统一的查询系统来解决查询、资金转账、贷款查询等方面的问题。...人工智能的整合将使我们能够在实时语言交流中保持身份验证，确保整个过程中的账号安全，在这种透明的情况下，它不会留下任何漏洞和欺诈。这将使人工智能和机器学习技术能够在银行业中推动更深入、更彻底的转变。
几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。...但在 1980 年左右，机器学习成为了一个突出的研究领域，它的目标是让计算机能学习并构建模型，以便能够执行一些活动，比如特定领域中的预测。 图 1. 现代人工智能的时间线 ?...许多早期研究都重点关注过这个强 AI 方面，但这一时期也引入了一些基础概念，如今的所有机器学习和深度学习都是在这些概念基础上建立起来的。 图 2. 1980 年前的人工智能方法的时间线 ?...上世纪 90 年代开发的一个监视和诊断坝体稳定性的系统 Kaleidos 至今仍在运营。 机器学习 机器学习是 AI 和计算机科学的一个子领域，起源于统计学和数学优化。...本文目前为止探讨了两种深度学习算法：CNNs 和 LSTMs。这些算法的组合已用于实现多种非常智能的任务。如下图所示，CNN 和 LSTM 已用于识别，以及使用自然语言描述照片或视频。 图 11.
图 1：现代人工智能发展的时间线 在人工智能和机器学习研究的基础之上，深度学习在 2000 年左右应运而生。计算机科学家在多层神经网络之中使用了新的拓扑学和学习方法。...上文说过，早期的研究很多是强人工智能，但是也提出了一些基本概念，被机器学习和深度学习沿用至今。...机器学习 机器学习是人工智能和计算机科学的一个子领域，也有统计学和数学优化方面的根基。机器学习涵盖了有监督学习和无监督学习领域的技术，可用于预测、分析和数据挖掘。机器学习不限于深度学习这一种。...认知计算 人工智能和机器学习充满了生物启示的案例。尽管早期的人工智能专注于建立模仿人脑的机器这一宏伟目标，而现在，是认知计算正在朝着这个目标迈进。...继续前进 本文仅仅涵盖了关于人工智能历史以及最新的神经网络和深度学习方法的一小部分。尽管人工智能和机器学习经历了很多起起伏伏，但是像深度学习和认知计算这样的新方法已经明显地提升了这些学科的水平。
每家公司现在是一个数据公司，在一定范围能够使用机器学习在云中部署智能应用程序，这归功于三个机器学习的趋势：数据飞轮，算法经济，和智能云托管。...那是机器学习开幕式/人工智能峰会带来的启示，该会由Madrona企业集团*上个月在西雅图举办，100多名专家，研究人员和记者聚集讨论人工智能的未来，机器学习的趋势，以及如何构建智能应用程序。...有了机器学习模型，企业现在可以快速分析大型，复杂的数据，并提供更快，更准确的见解，没有部署和维护机器学习系统的高成本。...下面是三个机器学习趋势导致一个新的范式，每个应用程序都有可能成为一个智能应用程序的概述。 数据飞轮 数字数据和云存储遵循摩尔定律：全世界的数据每两年翻一番，而存储数据的成本却以大致相同的速度下降。...随着数据飞轮开始转动，获取、存储和计算数据的成本将不断下降。 这创造了算法经济，机器智能的构建块存储在云中。预训练，托管机器学习模型使每一个应用程序都可以在一定程度上利用算法智能。
让我指出，虽然人工智能的许多或大部分进展是来自深度学习领域，但在AI和ML方面还有许多其他方面的不断创新。与GAN研究一样，人工智能研究的惊人速度也会导致科学严谨性的损失，这也不足为奇。...如果我们看一下人工智能的工程方面，那么一年来，Pytorch开始挑起热潮，成为Tensorflow的真正挑战，特别是在研究方面。...2017年，人工智能方面的社会问题也得到了延续（升级）。伊隆·马斯克（Elon Musk）继续推动我们越来越接近杀手级AI的想法，令许多人感到沮丧。关于人工智能在未来几年会如何影响工作，也有很多讨论。...最后，我们看到更多的焦点放在AI算法的透明度和偏见上。 最后几个月来，我一直在从事医学和医疗方面的人工智能方面的工作。我也很高兴地看到，像“医疗保健”这样的“传统”领域的创新速度正在迅速提高。...最近人工智能的许多进步还集中在精准医学（高度个性化的医疗诊断和治疗）和基因组学上。
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