太拘泥于细节的AI AI（人工智能）无所不能。据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。 ? 譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。...他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。 AI的决策规则不易被人知 为了解决这个问题，这就需要先去了解AI是如何做决策的，但这一直是个难题。...因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。...一窥AI的决策过程 格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。...从这里可以看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。面对一张鹿的图，即使把它的角打上马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
无论是生活中，还是工作中，都面临着决策问题。有句话是这么说的，听大多数人的话，参考少数人的意见，最后自己做决策。自己的做的决策，自己承担后果。没道理别人决策，我来承担后果。这不符合人性。...一、决策者以为自己搜索到信息已经足够，逻辑上说得通，就匆匆下了决定。 二、决策者很容易犯的一个错误就是，在听取意见之前，先预设了一个观点。所谓的听取意见，实际只是搜集有利于自己观点的行为。...决策者了解问题后，按照自己的想法做决策。 5、站的位置不一样，对决策的理解就不一样。所以决策确定后，就要统一思想。不管理解不理解，后面就是确保执行。任何妨碍执行的人，要调岗或辞退。...想要结果正确，更多是看决策者自己的信息分析能力。 【one more thing】 一、如果领导者因为精力有限，无法决策时，要把决策权下放。那么授权的这个人，也要承担决策的后果。...你需要判断，听从的这个人，是否具有做决策的能力？如果他本身有能力能够做决策，那么让其与决策结果绑定效果会更好。如果是公司外部的人，那么请确保决策结果与其自身没有利益关系。找专业的顾问分析也是一个途径。
决策树算法 决策树的思想来源可以追溯到古希腊时期，当时的哲学家们就已经开始使用类似于决策树的图形来表示逻辑推理过程。然而，决策树作为一种科学的决策分析工具，其发展主要发生在20世纪。...在20世纪50年代，美国兰德公司的研究人员在研究军事策略时首次提出了决策树的概念。他们使用决策树来分析和比较不同的军事策略，以帮助决策者做出最佳选择。...每一个节点代表一个决策或事件，每一个分支代表一个可能的结果，而树的每一个路径则代表一种可能的决策序列。这种思想的朴素之处在于，它直接模仿了人类在日常生活中做决策的过程。...这些因素可以构成一个决策树，其中每个因素是决策节点，每个选择是方案枝，最终到达叶子节点，即做出决策。...： 特征选择：选取有较强分类能力的特征 决策树生成 决策树剪枝 ID3 决策树 ID3 树是基于信息增益构建的决策树，算法的核心在于使用信息增益作为属性选择的标准，即在每个节点选择尚未被用来划分的
在Go语言（或其他强类型语言）中，整数类型的选择可以影响代码的可读性、可维护性、性能和准确性。选择过大的类型可能浪费资源，而选择过小的类型可能导致溢出。此外，不...
1 做决策很容易，难的是做正确的决策 奈飞的创作理念是将消费者的选择和控制放在娱乐体验的中心，作为一家公司，我们不断改善我们的产品，以改进这一价值主张。...做决策很容易——难的是做正确的决策。我们如何才能确信我们的决策能为我们现易会员提供更好的产品体验，并帮助新会员发展业务呢？...图 2：不同的决策方式。从左上角顺时针方向分别为：领导决策、内部专家决策、模仿竞赛、小组辩论。 在上面介绍的每种范式中，有助于决策的观点和视角都是有限的。...此外，这些范例并没有提供一种系统化的方法来做出决策或解决相互冲突的观点。 在奈飞，我们相信有一种更好的方式能来决策如何改善我们向会员提供的体验：我们使用 A/B 测试。...实验让我们所有的会员都有机会投票，用他们的行动来决策如何继续发展他们愉悦的奈飞体验，而不是由高管或专家组成的小组来做决策。
数据在很大程度上决定了AI系统的性能、公平性、稳健性、安全性和可扩展性。 那么，用足够多的数据训练而来的AI系统，能够做出正确的决策么？...以上这些子问题，对于决策过程异常重要。 假设访问更多数据是决策者做出更好决策的关键，所以研究者希望喂给系统越多数据，AI越好的做出决策，拥有更少的负面影响。...AI很容易受到不良数据的影响，因为我们过分强调了它在分类和识别方面的应用，而低估了它在建议和情境化方面的应用。然而，决策型AI又非常容易被破坏。...这时候，AI决策模型的作用是提示医生将可能的疾病类型纳入他的决策树，所以尽管可能数据不佳，但患者的治疗效果却有所改善。...如果 AI 是改善决策，那么 AI 应该引导决策者进行假设检验，而不是试图超越专家。 当 AI 试图胜过专家，它完全取决于接收到的数据的质量，从而产生了一系列漏洞，攻击者可以轻松地利用这些漏洞。
本文整理了10个常用于可解释AI的Python库，方便我们更好的理解AI模型的决策。 什么是XAI？...XAI（Explainable AI）的目标是为模型的行为和决策提供合理的解释，这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。...因为这些领域的错误决策成本很高（风险很高），所以XAI 变得越来越重要，因为即使是 AI 做出的决定也需要仔细检查其有效性和可解释性。 可解释性实践的步骤 数据准备：这个阶段包括数据的收集和处理。...它提供了以下机器学习框架和包的支持: scikit-learn：ELI5可以解释scikit-learn线性分类器和回归器的权重和预测，可以将决策树打印为文本或SVG，显示特征的重要性，并解释决策树和基于树集成的预测...它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库，提供全方位的可解释AI和可解释机器学习功能，并能够解决实践中解释机器学习模型所做决策的许多痛点。
李稻葵从经济学角度阐释了人工智能商业决策的万亿市场。在他看来，人工智能的革命会超越电气化蒸汽机的革命，AI 决策将成为改写社会经济发展进程的里程碑。...▌MIP 亮相，模拟 CMO 决策场景 黄晓南 品友互动创始人兼 CEO 黄晓南表示，将品友的 AI 能力赋能决策者是我们的目的，对此品友推出首个 AI 赋能的营销云决策平台 MIP（Marketing...为了呈现更直观的 AI 决策赋能效果，品友互动联合创始人兼 COO 谢鹏在现场利用 MIP 系统进行了真实的 CMO 决策模拟演示，MIP 是如何将自身的人工智能技术能力悉数赋能给所有企业，帮助 CMO...▌品友与京东云达成战略合作 ，共同打造 AI 营销平台“Matrix智麦” 品友互动宣布与京东云达成战略合作，双方将共同打造 AI 营销决策平台 Matrix 智麦——致力于构建一个完整的营销生态体系，...品友互动创始人兼 CEO 黄晓南强调，在 AI 时代，AI 决策能力将撬动万亿市场价值，深刻影响社会经济发展变革。
机器之心最新一期线上分享邀请到了上海人工智能实验室自动驾驶团队青年研究员陈立，将围绕未来决策智能发展的一个重要应用——端到端自动驾驶（感知决策一体化）介绍他们团队取得的一系列工作成果。...分享主题：感知决策一体化的自动驾驶框架 分享嘉宾：陈立，上海人工智能实验室自动驾驶团队青年研究员，主要研究方向为计算机视觉在自动驾驶领域的应用，包括环境感知、端到端自动驾驶（感知决策一体化）等。...分享摘要：端到端自动驾驶（感知决策一体化）是未来决策智能发展的一个重要应用。本次分享将围绕这一主题介绍我们的一系列工作。首先是对工业界量产后装设备Openpilot 的深入分析与复现部署。...如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「感知决策一体化」即可加入。...机动组也将不定期举办线下学术交流会与组织人才服务、产业技术对接等活动，欢迎所有 AI 领域技术从业者加入。
1 基本思想 前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树，我们是用字典类型来存储决策树的，然而字典的表示形式非常不易于理解，决策树的主要优点就是直观易于理解...2 算法实现 1.获取决策树的叶节点数和树的层数 为保证绘制的决策树具有美观的比例和位置，我们必须要知道叶节点数和树的层数，以便正确确定x轴与y轴的长度。 【求叶子节点数】 ? 【求树的层数】 ?...2.图示决策树 ? ? ? ? 函数说明 —— annotate ? 可以在数据图形上添加文本注释，内嵌支持带箭头的划线工具，使得可以在其他恰当的地方指向待注释内容。
以下文章来源于老薛带你学Python，作者薛巍立 1 基本思想 前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树，我们是用字典类型来存储决策树的...，然而字典的表示形式非常不易于理解，决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观地显示出来，就无法发挥其优势。...2 算法实现 1.获取决策树的叶节点数和树的层数 为保证绘制的决策树具有美观的比例和位置，我们必须要知道叶节点数和树的层数，以便正确确定x轴与y轴的长度。...【求叶子节点数】 【求树的层数】 【打印结果】 运行结果（python3）： 2.图示决策树 函数说明 —— annotate
这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域（称为显著物体）。...本研究的目标是解释 PilotNet 的学习内容以及它是如何做出决策的。为此，我们开发了一种方法，来确定道路图像中的哪些元素最能影响PilotNet 的转向决策。...结论 我们描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域，即显著物体。我们进一步提供证据表明，该方法识别出的显著物体是正确的。
1 决策树 决策树∈分类算法∈监督学习∈机器学习 1.1数学原理 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，可以是二叉树或非二叉树。...使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。...（2）递归构建决策树 构造决策树其工作原理如下：得到原始数据集，然后采用递归思想多次基于最好的属性值来划分数据集，得到决策树。...3 决策树应用 下面我们通过一个隐形眼镜选择的例子来应用前面构造的决策树，从而预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。...使用小数据集，我们就可以利用构造的决策树学到很多知识，如眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型；一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至可以帮助人们去判断需要佩戴的镜片类型。
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。
2017年12月14日，以“决策•进化”为主题的中国首个行业AI决策系统发布会在北京召开。...百分点集团正式发布了行业AI决策系统Deep Matrix及覆盖五大行业的决策系统产品，致力于推动企业组织跨越智能鸿沟、向智能决策方向迈进。...[图片] 百分点集团董事长兼CEO苏萌博士 百分点集团董事长兼CEO苏萌博士认为：“对企业和组织来说，终极智能是解决问题的智能，核心是‘智能决策’，基于大数据+AI的‘智能决策’将是未来企业决策进化的方向...[图片] 百分点集团技术副总裁及首席架构师刘译璟博士发布中国首个行业AI决策系统Deep Matrix 百分点Deep Matrix AI决策系统在数字化加速的背景下蕴育而生，以独创的动态知识图谱技术构建...跨界联合 决策•进化 以数为基，矩力以决。AI决策层的变革需要下探到行业业务，在技术与业务的纵横交错中形成如矩阵般的力量，实现企业和组织的高速发展，跨越智能鸿沟。
在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。最近，数据分析师 Philip Osborne 提出了一种利用人工智能技术提升英雄联盟中团队决策水平的方法，并将其开源。...该项目由三部分组成，旨在将 MOBA 游戏《英雄联盟》的对战建模为马尔科夫决策过程，然后应用强化学习找到最佳决策，该决策还考虑到玩家的偏好，并超越了简单的「计分板」统计。...作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构： 第一部分：https://www.kaggle.com/osbornep/lol-ai-model-part-...第三部分：https://www.kaggle.com/osbornep/lol-ai-model-part-3-final-output 目前这个项目还在进行当中，我们希望展示复杂的机器学习方法可以在游戏中做什么...根据匹配统计信息对马尔科夫决策过程进行预处理和创建 AI 模型 II：引入打钱效率 我从第一个模型的结果中意识到，我们没有考虑到负面和正面事件对未来都可能产生累积的影响。
雷锋网按：本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代，海外科技巨头争先布局：人工智能深度报告（国外篇一），在未改变原意的基础上略有删减。...PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力，移动互联网时代是构建移动端的生态系统，人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。...AI技术拥有两大要素： 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合，才可形成实用性的业务。...本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI，并对其扩展应用场景等内容进行介绍。...IBM——Watson 人工智能是IBM在2014年后的重点关注领域，IBM在AI领域布局围绕Watson 和类脑芯片展开，试图打造AI生态系统。
然而，随着AI技术的广泛应用，其决策过程和原理的透明度问题也逐渐浮出水面。为了解决这一问题，解释性AI（XAI）应运而生，它旨在提高AI系统的透明度和可理解性，帮助人们更好地理解和信任AI。...这种不透明性导致了两个问题：一是人们对AI的决策缺乏信任，担心其可能带来的潜在风险；二是AI系统本身可能存在的伦理和偏见问题。 XAI通过提供AI决策过程的解释，有助于建立人们对AI的信任。...当人们能够理解AI是如何做出决策的，他们就更有可能相信这些决策是公正和可靠的。同时，XAI还可以帮助我们发现和解决AI系统中的伦理和偏见问题。...通过将AI的决策过程以图形化的方式展示出来，人们可以更直观地理解AI是如何做出决策的。这些可视化工具不仅可以帮助非专业人士理解AI，也可以帮助专业人士更好地调试和优化AI系统。...总之，解释性AI为我们打开了一个全新的视角，让我们能够更深入地理解AI的决策过程和原理。
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