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AI如何做决策

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控制监控摄像头。 AI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如何做决策,但这一直个难题。 因为AI在自我学习过程中,经过海量数据训练之后,会自创一套决策规则,但它最后创立规则到底是什么,这对于AI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决策过程 格林在给图片分类一个AI上测试了他系统。这个AI被训练把图片分成10个类,包括飞机、鸟、鹿和马等。 格林系统能够暗中查看,当AI对图片进行分类时,什么它所倚重,什么被它忽略不计。 结果表明,AI先是将图片上物体分解成不同元素,然后搜索图片中每一个元素以确定把图片归到哪一类。 格林软件可以帮助我们测试现有的AI,以便确保它们下判断时,关注我们认为重要东西,这对于改进AI有重要价值。 【End】

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市值超 1.7 万亿Netflix如何做决策

据悉,奈飞利用 A/B 测试做出决策,以不断对产品做出改进。 1 做决策很容易,难做正确决策 奈飞创作理念将消费者选择和控制放在娱乐体验中心,作为一家公司,我们不断改善我们产品,以改进这一价值主张。 我们如何选择要显示剧集?导航菜单应该放在哪里,它们应该包含些什么?这样例子不胜枚举。 做决策很容易——难做正确决策。 这项测试(以及许多其他测试)主要决策指标衡量会员对奈飞用户粘性:我们正在测试想法是否有助于我们会员在任何特定夜晚都选择奈飞作为他们娱乐目的地? 这里目标阐明因果链,从用户行为如何响应新产品体验变化,到我们主要决策度量指标的变化。

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    全面布局AI,IBM、Google如何做

    PC互联网时代企业核心竞争力为软件产品快速反应能力,移动互联网时代构建移动端生态系统,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,才可形成实用性业务。 IBM——Watson 人工智能IBM在2014年后重点关注领域,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。 谷歌2016年5月推出语音智能助手Google Assistant,语音识别、人工智能、自然语音理解集大成者。 Google Home一个基于Google Assistant语音控制智能音 箱。相比亚马逊 Echo 而言,Google Home 将利用谷歌庞大数据库去理解用户需求。

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    AI帮你找工作,领英如何做

    领英(LinkedIn)人工智能研发总监张梁发表了《AI 在大规模招聘求职上应用》主题演讲,并接受了 AI科技大本营专访。 此外,我工作还涵盖了领英众多关键产品用户体验优化,包括广告、搜索、主页、工作推荐、电邮及短信推送。 AI科技大本营:领英的人工智能技术体系怎样搭建?如何保证高效、敏捷研发? 人工智能成功地优化了领英主页上会员文章阅读体验,文章点击率提高了 10% - 20%。 AI科技大本营:领英如何管理海量数据,并从中挖掘价值? 这在复杂系统设计中经常会被忽略,最终很可能仅仅优化了本地操作,而不是全球性优化。 AI科技大本营:大数据、机器学习在领英都有哪些应用?如何做到真正数据驱动? AI科技大本营:很多人认为人工智能不需要人力投入自动化流程,真的这样吗? 张梁:实际上并非如此。我们人工智能系统中所使用非常多数据,以及人工智能系统部署方式都依赖于人力投入。

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    决策如何工作

    我们知道如何使用模型决策树来预测目标类别或数值,现在让我们了解如何创建决策树模型。 创建决策树时假设 下面我们使用决策树时所做一些假设: 一开始,整个训练集被视为根节点。 特征值更倾向于分类。 对于一个类,从树根到具有相同类叶节点每个分支都是值合取(Product),在该类中结束不同分支构成了析取(Sum)。 决策树实现中主要挑战确定哪些属性作为根节点以及每个级别的节点。 如果所有的例子都是正或全部,则熵为0,也就是低。 如果一半记录正,一半负类,那么熵1,也就是高。 ? 通过计算每个属性熵测度,我们可以计算其信息增益。 在这里,我们有5列数据,其中4列连续数据,第5列由类标签组成。 A,B,C,D属性当作预测变量,E列类标签当作目标变量。为了根据这些数据构建决策树,我们必须将连续数据转换为分类数据。 过拟合 构建决策树模型时,过拟合一个实际问题。当算法越来越深入以减少训练集误差时,测试集误差却会增加,我们模型预测精度会下降。它通常发生于由于异常值和数据不规则而构建多个分支时候。

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    AI时代,如何缓解CMO决策焦虑?

    2018 人工智能落地之年,在 AI 应用方面,目前中国已呈现出爆发趋势,主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。 6 月 6 日品友互动人工智能大会上,著名经济学家李稻葵教授表示,人工智能机器代替人类进行思考作出决策过程,人工智能技术发展对于经济周期会产生积极影响。 李稻葵从经济学角度阐释了人工智能商业决策万亿市场。在他看来,人工智能革命会超越电气化蒸汽机革命,AI 决策将成为改写社会经济发展进程里程碑。 ▌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 AI 能力赋能决策我们目的,对此品友推出首个 AI 赋能营销云决策平台 MIP(Marketing Intelligence Platform 为了呈现更直观 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 CMO 决策模拟演示,MIP 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

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    谷歌如何做代码审查

    这是对其最常见理解,对代码审查好处最广泛认识。但是,依我经验来看,这反倒是它最不重要一点。人们确实在代码审查中找到了bug。 在很多开发团队里,经常每一个人负责一个核心模块,每个人都只关注他自己那个模块。除非同事模块影响了自己程序,他们从不相互交流。这种情况后果,每个模块只有一个人熟悉里面的代码。 最重要一个原则:代码审查用意在代码提交前找到其中问题 —— 你要检查代码正确性。在代码审查中最常犯错误几乎每个新手都会犯错误,审查者根据自己编程习惯来评判别人代码。    作为一个审查者,你任务不是来确保被审查代码都采用编码风格,因为它不可能跟你写一样。作为一段代码审查者任务确保由作者自己写出代码正确。 第三速度。你不能匆匆忙忙进行一次代码审查,但你也要能迅速完成。你同伴在等你。

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    Google 如何做 Code Review

    Michaela Greiler Code Reviews at Google are lightweight and fast,作者所在团队调研了 Google 如何做代码审查,并做了相关总结 对审阅者要求不只是资历或地位 尽管许多其他公司(包括Microsoft多个部门)看重审阅者资历、专业领域以及决策层次结构,但 Google 却更看重所有权和可读性认证。 较小更改将在 1 小时内就可以得到审查,较大更改将在 5 小时内得到审查。其他公司报告平均周转时间超过15小时。 那么,Google如何做到这一点? 此外,Google 员工都知道代码审查好处多方面的,尤其遵循了代码审查最佳实践。在 Google 引入代码审查员工最初愿景迫使开发人员编写其他开发人员可以理解代码。 • 跟踪和跟踪决策(了解代码演变以及发生更改原因和方式) ? 动机因角色而异 在 Google 进行代码审查研究另一个有趣发现是,进行代码审查动机和期望取决于关系人角色和职责。

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    lodash 如何做类型检测

    = +value; } 与 ES 2015 isNaN 不同,对于 undefined,{},原生结果 true,而 lodash 为 false。 这是因为如果isNaN函数参数不是Number类型, isNaN函数会首先尝试将这个参数转换为数值,然后才会对转换后结果是否NaN进行判断。 function isUndefined(value) { return value === undefined; } Null Null 类型只有一个值数据类型,这个特殊 null 。 与 undefined 不同,它是一个字面量,而 undefined 全局对象一个属性。 从逻辑角度来看,null 值表示一个空对象指针,null 表示缺少标识,指示变量未指向任何对象。 下面开始分析引用类型 Object 引用类型 引用类型值(对象)引用类型一个实例。在ECMAScript 中,引用类型一种数据结构,用于将数据和功能组织在一起。

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    如何做测试组长

    工作背景:性能测试,外包银行 1、测试日常工作 我们性能测试组算我总共5个人,人员少,任务重。 跨组(功能、自动化)互相学习,测试工作需要很多领域以及技术知识,这些知识单靠自学远远不够。和其它部门同事进行交流一个相当好办法,大家在工作中可以在技术等各个方面互相得到提高。 3、沟通机制 我始终认为,面对面的沟通最有效沟通方式,我们采用每周一次(周一)座谈会形式讨论,说说大家问题,当前进度,需要重点关注问题,遇到困难,将问题摆出,及时发现问题解决问题。 当然电话、即时工具、邮件也可以成为有效辅助,尤其做客户项目的,一定要及时有效沟通,形成重要决策地方一定要邮件确认,以免以后扯皮。 4、知识管理 把技术作为知识沉淀下来,这样有新员工加入进来,在接手工作时容易上手,通过学习快速适应环境。

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    微软如何做 Code Review

    Michaela Greiler How Code Reviews work at Microsoft,作者所在团队调研了微软如何做代码审查,并做了相关总结。 因此,我与同事一起调查了 Microsoft 如何进行代码审查。他们做法常见做法吗?开发人员是否需要进行代码审查?他们使用哪些工具?让我们在这篇文章中找到答案。 Microsoft 代码审查开发过程中不可或缺一部分 在 Microsoft,代码审查一种被广泛采用工程实践。绝大多数工程师认为这是一个很好最佳实践。 开发人员提到,代码审查最大好处提高代码质量并发现代码中缺陷。代码审查另一个重要好处知识转移。 知识转移意味着互相检查代码团队成员会熟悉大部分代码库。 这也意味着代码审查最佳实践在团队内部不断发展形成。另一个优势,新团队成员和初级开发人员可以在查看或获得反馈同时学习和提高他们编码技能。

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    Google如何做移动搜索

    搜索一直公司旗舰产品,搜索广告仍是公司主要收入来源,Google 对搜索重视跟外界对 Google 关注点不一样。现在开始有人质疑 Google 搜索在走下坡路。 做语义网。MetaWeb 做事情也是通过扫描互联网去回答问题,它拥有 1200 条人、地点与事物实体记录,一度被认为 Google 竞争对手。 2000 年代中期时,Google 曾推出过一个名为Google 411服务,做事情跟电话公司一样,就是给客户提供电话查询系统,不同后者付费。 虽然短短一句话,但引擎需要了解大量信息:这涉及到了体育,某支队伍打主场等等。然后它还得做出选择,这里指的是棒球队还是橄榄球队?用户想知道这支队伍主场体育场还是像了解它下周去哪里打比赛? “其核心观点你现在手机并不智能,但是可以做到智能,”他说:“如果我们能够把可感知、可连接强大设备与 Google 威力结合到一起的话会怎样?”

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    Google如何做到从不宕机

    很有可能,这种情况根本没有发生过(译注:这文章美国人写)。 对于很多科技公司——其实也可以是科技圈之外所与人——而言,系统管理(或者说运作, 随你怎么称呼)收尾工作,计算机科技最烦人一个方面之一。 Todd Underwood目前Google一个SRE总监;他认为Google雇佣Sloss这样码农一件非常自然事情。 “将软件开发和实际运营连接在一起一件非常自然事情,你不可能将两者自然分开;尤其当你历史地看待这个问题时候,你可能会更加意识到这一点。” “这些本来毫不相干目标”,Underwood说,“不过开玩笑,当你把开发和运营联系起来,你就开始消弭他们之间竞争目标了”。

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    机器如何做阅读理解

    SQuAD比赛简介 SQuAD全称是"Stanford Question Answering Dataset",用于机器阅读理解一款数据集,也是斯坦福大学主办机器阅读理解比赛。 参赛队伍目标,理解文章、得到问题回复结果。答案正确与否主要评价指标有两个:EM值和F1值,直观理解为EM值表示答案与正确答案是否完全匹配,F1值表示答案之间重合度。 18年最新比赛排行如下: ? 目前科大讯飞哈工大联合实验室排名第一,谷歌大脑并联,阿里巴巴和微软名次紧跟其后。 特定模型说明 本文将要介绍排名第三国防科大与复旦大学模型。 encoder 编码,也就是将文本信息转换为机器能够理解信息。目前对article编码主要模型Bi-LSTM模型,即获取文章序列信息。 认知智能一个很漫长过程,还有待进一步发展。 参考文献 [1]Hu M, Peng Y, Qiu X.

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    微软如何做 Code Review

    Michaela Greiler How Code Reviews work at Microsoft,作者所在团队调研了微软如何做代码审查,并做了相关总结。 因此,我与同事一起调查了 Microsoft 如何进行代码审查。他们做法常见做法吗?开发人员是否需要进行代码审查?他们使用哪些工具?让我们在这篇文章中找到答案。 Microsoft 代码审查开发过程中不可或缺一部分 在 Microsoft,代码审查一种被广泛采用工程实践。绝大多数工程师认为这是一个很好最佳实践。 开发人员提到,代码审查最大好处提高代码质量并发现代码中缺陷。代码审查另一个重要好处知识转移。 知识转移意味着互相检查代码团队成员会熟悉大部分代码库。 这也意味着代码审查最佳实践在团队内部不断发展形成。另一个优势,新团队成员和初级开发人员可以在查看或获得反馈同时学习和提高他们编码技能。

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    同义词搜索如何做

    对语句处理还需要过滤掉停用词,除掉诸于「」、「他」、「」等这样辅助型词汇。如果英文还需要注意消除时态对单词形式影响,比如「drive」和「driven」、「take」和「taked」等。 下面我们使用 Lucene 提供标准切词器观察分词效果,标准切词器一个基于空格切词器。 ,而 position_incr 却发生了变化,因为它代表单词序列位置。 puppy 长度 5,但是 offset 还是原词 dog offset,长度 3。 第二个问题 puppy 和 dog 、pup 同义词,但是 position_incr 很明显不一样,只有第一个词汇增量 1,其它同义词汇都是原地打转。

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    抖音如何做内容推荐

    抖音推荐算法究竟是如何推荐和运作做抖音短视频运营同学非常关心问题,抖音官方并没有披露正式算法,这里根据实际运营观察和官方披露部分信息,总结出抖音推荐算法秘密。 第二步:冷启动 抖音推荐算法机制著名信息流漏斗算法,也是今日头条核心算法。 第四步:加大推荐 这一步会给数据好短视频进行更大加权,并且会在第三步强化人群标签分发,让内容分发更加精准,这类似猜你喜欢打标,视频有标签,用户也是有标签,两者之间会做标签匹配。 这些老作品之所以能被“引爆”,首当其冲内容够好,其次,账号已经发布了很多足够垂直内容,标签变得更清晰,系统能够匹配给你更精准用户。优质内容+精准用户,老作品重新火爆起来也就不意外了。 抖音每天日活有限,也就是说总推荐量基本固定:一方面,跟你内容相关标签的人群基本完成推荐,其他非精准标签人群反馈效果差,所以停止推荐;另一方面,抖音也不希望某个账号迅速火起来,而是通过一轮轮考验

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    分享下我如何做笔记

    第一阶段 刚工作时, 我就处于初级阶段, 记笔记采用最原始方式,「使用笔记本记笔记」! 优点: 手写了很多知识点, 加深了知识点印象, 当时感觉收获很多 缺点: 知识留存性不高.因为无法随时查看你笔记本,而且没有知识备份,所以说知识留存性不高(现在找不到这个笔记本了, 有点可惜了 ~); 对知识搜索不便捷.因为大部分人记笔记没有明确索引, 而且无法支持关键字搜索.想找以前记某个知识点时, 只能凭印象和感觉来回翻页查找, 效率比较低. 自己某一天小记 笔记示例 现在我这样记笔记, 首先划分 知识库大类, 方便做第一级索引 将 分组 和 笔记 标题分别作为第二级,第三级索引 拿 java笔记 做示例, 左边分组, 基本是根据 收获 目前通过规范化记笔记, 更加系统整理了知识体系, 方便后续Review, 真正做到了知识沉淀! 希望可以通过胖虎分享对你记笔记方式有所启发, 感谢阅读, 欢迎转载~

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    谷歌如何做到几乎从不宕机

    很有可能,这种情况根本没有发生过(译注:这文章美国人写)。 对于很多科技公司——其实也可以是科技圈之外所与人——而言,系统管理(或者说运作,随你怎么称呼)收尾工作,计算机科技最烦人一个方面之一。 Todd Underwood目前Google一个SRE总监;他认为Google雇佣Sloss这样码农一件非常自然事情。 “将软件开发和实际运营连接在一起一件非常自然事情,你不可能将两者自然分开;尤其当你历史地看待这个问题时候,你可能会更加意识到这一点。” “这些本来毫不相干目标”,Underwood说,“不过开玩笑,当你把开发和运营联系起来,你就开始消弭他们之间竞争目标了”。

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