日前,英國信息解決方案提供商Callcredit公司概念管理總監(jiān)Dave Webber闡述了采用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)欺詐性貸款申請并保護消費者方面的成功應(yīng)用。 盡管目前機器學(xué)習(xí)和
本文總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)項目失敗的最常見原因,希望能夠幫助你避免陷阱。 1.問錯了問題 如果你問了錯問題,你將會得到錯誤的答案。比如金融業(yè)中的欺詐識別問題,這個問題最初可能是“這個特定
公司在開發(fā)和部署AI應(yīng)用程序時需要考慮一些道德方面的問題。 機器學(xué)習(xí)算法無處不在。除了Facebook和Google之外。其他公司也正在利用它們提供個性化的教育服務(wù)和先進的商業(yè)情報服務(wù),
近年來,人們看到了各種新興技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展,而銀行業(yè)的輝煌時代早已過去。以往,很多人去銀行與工作人員討論申請貸款的問題(特別是如果知道銀行或第三方可以為其提供信譽擔(dān)保的話)。而這種情況在未來將不
人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)曾經(jīng)被認為是企業(yè)的“空頭支票“之類的項目,如今已經(jīng)成為應(yīng)用主流。 越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維行為的技術(shù)來吸引客戶,并加強業(yè)務(wù)運營。
機器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)更好地了解自身面臨的安全威脅,幫助員工專注于更有價值的戰(zhàn)略任務(wù)。同時,它還可能是解決下一輪WannaCry風(fēng)波的有力武器。 20世紀中期,Arthur Samuel在
在機器人技術(shù)、智能家電、智能零售店、自動駕駛汽車技術(shù)等的推動下,我們正步入一個新時期。機器學(xué)習(xí)是所有這些新時代技術(shù)進步的前沿。在不久的將來,自動化機器的發(fā)展將使得機器與人類智能相當甚至超過人類智
云中的一些頂級機器學(xué)習(xí)服務(wù)可以使用戶能夠更好地分析數(shù)據(jù),并獲得新的見解。用戶通過云計算訪問這些服務(wù)在成本和工作時間方面往往是高效的。 機器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能(AI)的子集,它試圖以幾
每次工業(yè)革命的,都伴隨著全球產(chǎn)業(yè)的大轉(zhuǎn)移和國際格局的大調(diào)整。從第一次的蒸汽機的發(fā)展,到今天第四次工業(yè)革命,來到了智能化圈地運動,“大數(shù)據(jù)時代”的拐點。第四次工業(yè)革命是全方位的革新,不只是5G,更
在人工智能應(yīng)用方面,企業(yè)需要獲取商業(yè)利益、構(gòu)建技術(shù)框架和模型,以獲得更好的商業(yè)成果。 在人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面,目前有很多市場熱議和技術(shù)探討。大多數(shù)問題有的過于松散,有的過于數(shù)
自上世紀50年圖靈的一篇論文《機器人會思考嗎?》開啟人工智能的大門,人工智能的研究便一時成為科學(xué)、資本的熱點,但先后經(jīng)歷幾次大起大落。然而去年一場人機大戰(zhàn),再次掀起了一場全球人工智能熱潮,至此A
盡管沒有醫(yī)生或者護士愿意犯錯,2%的住院病人經(jīng)歷過可能危及生命或造成永久傷害的藥物相關(guān)事件,而這些都是由于原本可以避免的失誤導(dǎo)致的。用藥失誤導(dǎo)致醫(yī)療失誤的因素很多,往往都是由于不完善的系統(tǒng)、工具、流程
先前幾篇文章從物聯(lián)網(wǎng)基本概念、物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)出發(fā)到硬件管理平臺的介紹,接下來就來談?wù)勎锫?lián)網(wǎng)的最重要功能“智能”。 物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Thing, IoT)廣義定義是萬物皆可連接
我感覺在五年內(nèi)“物聯(lián)網(wǎng)”是一個大事情,但是“聯(lián)網(wǎng)物”是小事情。這是廣達董事長林百里曾提出的觀察。物聯(lián)網(wǎng)毫無疑問是“The Next Big Thing”,但物聯(lián)網(wǎng)究竟是什么?這個問題問十個人,有
高速增長投資絕對是將少量資金轉(zhuǎn)變?yōu)楦淖兩畹呢敻坏淖罴逊绞街弧? 我非常密切地關(guān)注著多個超高速增長的趨勢,其中一個我最近看不夠的是人工智能(AI)。 一個高速增長的投資
關(guān)于數(shù)據(jù) 這些年人類生產(chǎn)的數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長,從十幾年前移動智能設(shè)備的興起,到如今人們身上穿戴的各種傳感器設(shè)備,都在24小時不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括文本、語音、圖像、視頻等等。
物聯(lián)網(wǎng)正在不斷產(chǎn)生不可思議的數(shù)據(jù)量。分析師預(yù)計,2019年將有266.6億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備投入使用。此外,IDC預(yù)計,到2025年,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將產(chǎn)生超過90 zettabytes的數(shù)據(jù)。 所
(文章來源:教育新聞網(wǎng)) ? ? ?? 大多數(shù)實踐至少應(yīng)該考慮在未來幾年內(nèi)人工智能(AI)如何影響其業(yè)務(wù)。根據(jù)一家健康服務(wù)創(chuàng)新公司的數(shù)據(jù),94%的受訪者同意AI是通往公平,可訪問和可負擔(dān)的醫(yī)
(文章來源:教育新聞網(wǎng)) ? ? ? ? 跟蹤機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中使用的數(shù)據(jù)可能是一項艱巨的任務(wù),但是隨著法規(guī)和公眾審查的加劇,律師表示這可能是保持合規(guī)性的有用工具。 上周,F(xiàn)acebo
人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)的興起將帶來一個新的數(shù)字化時代。但是,人們擔(dān)心AI技術(shù)會取代現(xiàn)有的人工,這部分是正確的。正如研究預(yù)測的那樣,人工智能替代工作的速度必將飛速上升,從而影響到工廠工