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AI预测人类寿命?

他们建立了一个深度神经网络,通过输入近20万的样本信息进行运算,最终能够使预测寿命的准确率达到了90%。 而早在2017年,澳大利亚学者也发布了关于AI分析医学影像以预测个人健康状况和寿命的相关研究结果。AI在医学领域大展身手,那么在未来是否能创造更大的价值呢? 近日,一些澳大利亚科学家发明了一种有望改变整个医学界的方法,那就是使用人工智能分析医学影像,并以此预测每个人的健康状况和寿命。 而往往在患者感受到这些疾病的症状之前,体内那些重要器官上已经出现了疾病的迹象。通过对大量图像数据进行分析,人工智能算法就有可能提前预测慢性疾病的发生,并更进一步判断患者的整体健康状况。 ? 通过分析图像数据,算法预测了这些志愿者在5年内死亡的几率。通过与实际情况比对,这个算法预测的准确率达到了70%,这一数字与人类专家的预测成功率一样准确。 ?

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AI帮助预测大豆产量,降低预测成本

斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统,可以通过卫星图像预测大豆产量。 研究人员在他们的论文中指出,“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒,改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要,现有技术昂贵且难以扩展,因为它们需要收集本地的调查数据。 这个系统的独特之处在于,神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量,但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示,“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。 我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成,从而取得了令人满意的结果。” 该团队解释说,“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋,因为这些地区特别受益于成本低,可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。

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    视频 | 如何用 AI 预测股价?

    我们能用机器学习准确地预测股价吗? 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合,也能和投资专家精心选择的一样好。 现在,有了像Tensorflow这样的开源系统,任何人都可以建立起强大的预测模型,这些模型都经过了大量的数据集的训练。 所以任一时间步的隐藏状态都是同时间步输入的数据经过权重矩阵加权后的的函数,这部分与前馈网络的中的隐藏状态类似,然后加上前一个时间步的隐藏态,它是由自身的隐藏态与隐藏态矩阵(或称变换矩阵)相乘得到的,而且因为这个反馈回路在序列的每一时间步都会出现 ,而是为整个输入序列输出一个预测向量。 Step 4 画预测图 用MapPlot Live把预测图画出来。 总结 对于很多股价波动,特别是那些大的波动,我们的模型预测情况看起来和实际数据还是相当一致的。

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    使用 Serverless 进行 AI 预测推理

    使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中,通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。 对于 AI 项目来说,落地到实际项目中,就是将训练的模型,投入到生产环境中,使用生成环境的数据,根据模型进行推理预测,满足业务需求。 而常规的部署方案,通常都是将模型部署到一台独立设备上,对外以 API 接口的形式提供服务,业务模块或前端 APP 等所需预测推理能力的位置,通过调用 API,传递原始数据,由 AI 推理服务完成预测推理后 这个过程,通常称为 AI Serving。 对于最常用的 AI 训练和机器学习的工具 TensorFlow 来说,它本身也提供了 AI serving 工具 TensorFlow Serving。 而对于 AI 推理来说,其调用需求会随着业务的涨落而涨落,会出现白天高、夜间低的现象,而和 AI 训练时的较固定计算周期和运行时长而有所不同。

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    比章鱼保罗还准 预测 AI 之欧洲杯预测

    在过去9场比赛中,基于腾讯内部搜索平台部研发的数据AI产品:腾讯奇点-足球预测连战连捷。 一、可与章鱼媲美的预测结果 截止6月13日凌晨的9场比赛,我们的预测结果如下: 胜负预测 ? 比分预测 ? 第3场:2016-06-11 威尔士VS斯洛伐克 (胜负预测出现错误,比分top5准确) 胜负预测:斯洛伐克33%概率胜>威尔士31%胜,可以看出两队实力相当,战平概率较大,但威尔士相对近期状态较好 在这大数据的时代,我们可以通过挖掘足球比赛的相关信息,结合AI模型,对足球比赛进行预测。 备注:以上如69代表预测为胜利,实际也为胜,预测正确。 Ø 比分赔率相对较高(至少为4.0或5.0+),结果可能性多,获利空间大 基于我们的AI预测平台,我们对现在的欧洲杯、已结束的英超联赛进行了实际的投注测试 3.1 欧洲杯小组赛部分投注结果 ?

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    AI攻占实时天气预测?谷歌命名MetNet,实力吊打物理预测模型!

    此网络模型专门用于降水预报,可以预测未来8小时内高精度降水概率分布地图,分辨率1千米,时间步长2分钟;预测结果超越目前最好的基于物理模型的数值算法 (High Precision Rapid Refresh-HRRR 整个天气预测模型可以简化为上面这个公式,给定输入,用训练后的θ,可以得到一个条件概率。θ的训练由反向传播求得,即最小化实际值与预测值之间的差额。 由于大气的随机性,未来天气状况的不确定性随着预测时间的延长而增加。MetNet 是一个概率模型,随着预测时间的延长,预测的不确定性在可视化中表现为预测的日益平滑。 相反,HRRR 并不直接进行概率预测,而是会对未来的降水情况进行单一的预测。下图比较了 MetNet 模型和 HRRR 模型的输出。 ? 注意,虽然 HRRR 模型预测的结构似乎更接近于基本事实,但预测的结构可能严重错误。 与MetNet模型相比,HRRR 物理模型的预测更清晰、更结构化。

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    AI找Bug,一键快速预测

    今天营长要给大家介绍一款可以帮助大家快速预测、分析 bug 原因的工具:code-with-ai。操作非常简单,只要两步就可以给出可能存在的错误及其可能性。 工具地址: https://code-with-ai.app.render.com ? 比如,用 Python 最简单的 print 语句试验,如果我要输出 AI科技大本营,正确的语句为 print("AI科技大本营");随意更改语句中的 () 或 "",制造一些错误,来看看 code-with-ai print("AI科技大本营") #英文括号改成中文括号 ? 看了以上三个简单的试错,对 code-with-ai 的原理和功能大家应该有了基础的了解,通过给出的预测,可以在相应位置先从概率较高的问题类型开始检查。

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    AI通过跟踪人眼预测人格特征

    研究人员表示,“我们的机器学习方法,不仅验证了人格在解释日常生活中的眼球运动中的作用,还揭示了新的眼球运动特征作为人格特质的预测因素。”

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    DeepMind开发新AI:学习理解其他AI思想并进行预测

    现在,DeepMind已经开发了一种AI,可以探测其他计算机的“思想”并预测其行为,这是机器之间以及机器与人之间流畅协作的第一步。 因此,伦敦DeepMind的研究科学家Neil Rabinowitz及其同事创建了一种名为“ToMnet”的心智理论AI,让它观察其他AI,以了解它们如何运作。 第一个网络根据过去的行为来了解其他AI的趋势。第二种形式是对他们当前“信念”的理解。第三种是从其他两个网络获取输出,并根据情况预测AI的下一步动作。 研究人员本月在斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议上报告说,经过一些训练,ToMnet不仅可以在几个步骤之后识别出一个角色,而且还可以正确地预测它未来的行为。 Gopnik说这项研究是神经网络“自我学习技能”的惊人能力的例子,以及会议上的另一项研究表明AI可以根据它们对自己的了解来预测其他AI的行为。

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    AI不思议|天气变化这么快,AI可以预测准吗?

    既然现在AI这么发达,有没有可能请它来预测天气,提供精准的天气预报呢? 小P在网络上搜索一番,发现很多研究人员已经在着手借助AI技术进行天气预测。 例如,IBM内部团队利用机器学习研究出云预测的模式。 又例如,俄克拉荷马大学的计算机科学家McGovern将AI算法纳入气象局的冰雹预测,他训练神经网络,以学习训练数据中与图像中风暴相关的特征。 未来AI技术发展成熟后,预测出精准的天气预报,应用方向也非常广泛。 最直接收益的便是受天气影响较大的行业。 比如农业。 这样看来,未来AI技术预测天气预应用场景极为广泛,从生产到生活、从企业到个人都能获得巨大收益。 长远来讲,促进气象研究人员加入深度学习的行列,用AI技术进行天气预测,是激发气象行业的创新的最佳手段。 最后,想要学会AI技术来进行天气预测,需要选择合适的深度学习框架来辅助。

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    2017 年关于 AI 的九项预测

    AI 算是 2016 年的一个热点,并且热度在短期内并不会消散。投资、收购、尝试、重组和突破使 AI 产业在过去一年里产生了巨大的影响。以下是关于 AI 在 2017 年形势的九项预测。 ? 1. 回归现实 AI 将会「落地」。我们将不再讨论遥不可及的人机大战 Skynet 预测,而是去弄明白,如何通过对 AI 的利用,梳理大量零散的大数据,以帮助我们实现梦想。 当人们明白 AI 能够做什么和正在做什么,并由此塑造出更真实的 AI 未来图景,大肆宣传的浪潮就会逐渐平息了。 广泛吸收和发展 AI AI 将普遍应用于所有软件、业务流程和大数据解决方案。 此外,现在的 Siri、Cortana、Google Now、Alexa 和其他自然语言界面虽然已经存在,但是通常会让人大失所望,甚至是出现可笑的错误。

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    Deecamp 夏令营 AI 降水预测总结

    他热衷关注机器学习和深度学习方面的内容,探索AI在气象领域应用,也有着较为丰富的算法实习经历,关键长得还帅气!各位HR小姐姐们赶紧聊一波了~ 还不赶紧私信我们要联系方式! ---- Deecamp 夏令营是创新工场举办的面向在校学生的 AI 夏令营,时长为 4 周左右。第 1 周主要为上课。 从前面深度学习在气象上成功的例子来看,比如 2018 年的 AI challenger 的气象预报,主要是气象要素(温压湿风)的 24-72 小时预测。 这也是我们的模型在训练的时候,总是容易出现 loss 振荡现象的原因之一吧。 看过《机器学习》西瓜书的应该都知道南京 AI 研究院院长周志华老师,深度森林模型是周 志华和冯霁博士在 2017 年 2 月提出来,这个模型采用树集成方法,在参数很少的情况下, 可以达到与 DNN(深度神经网络

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    利用机器学习的排名模型,提升你在英雄联盟的排名!

    大数据文摘转载自AI科技大本营 作者:Felicia Kuan 译者:弯月 出品:CSDN 英雄联盟是一款多人在线游戏,拥有百万人休闲与专业玩家。 如果我们能教会游戏玩家机器学习的概念(比如排名模型是什么),你就能掌握数据驱动分析的力量,并在项目中找到其他应用AI的方法。 重复的数据会导致预测结果出现偏差,因为会给模型留下一种印象:某个事件的发生频率更高。想象一下,如果我们重复记录亚索一招必杀技赢得的比赛,那么模型会如何预测亚索玩家的胜率。 部署 API 如果你很好奇一定的金币数量和死亡次数是否会影响获取机率,可以尝试在页面“Predict > Playground”中部署这个 API,并自定义预测。 答案:尽管我们无法根据英雄的“picks”做出预测,但你可以通过上述页面“Predict > Playground”,尝试不同的输入(如击杀次数、金币数和死亡次数),看看在这些统计数据下哪些英雄获胜的机率最高

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    100年后,会出现AI总统”吗?

    AI总统提供了一个纯粹形式的政府的可能性,这个政府将会专注于我们选举出来的总统所代表的理想。选民可以在民主党和共和党AI之间做出选择,这些AI将代表所属政党履行承诺。 用不了多久AI将复杂到可以用反映世界变化的方式实现一套核心理念的程度。换句话说,AI比大多数政客都拥有更好的判断的时代正在来临。   这一切都说明AI当总统的可能只会变得越来越高。 AI司机可以同时接受360°的信息,看得清道路更远处的东西,并且比人类更快做出反应。AI总统是不是也能做同样的事情?   诚然,AI也会被植入偏见、盲点、以及创造者文化和哲学方面的假设。 而跟很多人不一样的是,AI可以克服无助于实现目标的偏见和假设。   从某种程度上来说,AI总统的出现可以视为一种自然进化。数百万人已经把自己的生活托付给了机器智能。 领袖会从向AI求助来分析复杂情况并博弈出最优场景开始。慢慢地,AI能够处理更多艰难决策这一点会变得越来越清晰。然后到了某一刻,我们就会意识到有一位AI总统我们的日子也许会变得更好。

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    利用机器学习的排名模型,提升你在英雄联盟的排名!

    如果我们能教会游戏玩家机器学习的概念(比如排名模型是什么),你就能掌握数据驱动分析的力量,并在项目中找到其他应用AI的方法。 重复的数据会导致预测结果出现偏差,因为会给模型留下一种印象:某个事件的发生频率更高。想象一下,如果我们重复记录亚索一招必杀技赢得的比赛,那么模型会如何预测亚索玩家的胜率。 部署 API 如果你很好奇一定的金币数量和死亡次数是否会影响获取机率,可以尝试在页面“Predict > Playground”中部署这个 API,并自定义预测。 答案:尽管我们无法根据英雄的“picks”做出预测,但你可以通过上述页面“Predict > Playground”,尝试不同的输入(如击杀次数、金币数和死亡次数),看看在这些统计数据下哪些英雄获胜的机率最高 原文链接:https://www.mage.ai/blog/league-of-legends-ranking-guide

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