机器学习

小小伎俩便可蒙骗人工智能:算法漏洞埋下犯罪隐患

“机器学习和人工智能领域对这一问题感到十分担忧,更何况这些算法被运用得越来越普遍。”从自动驾驶汽车到自动启动的家用电器,人工智能正悄悄渗入我们的日常生活。自动驾驶汽车和手术机器人身负重任,因此现代机器容错率很低。据国外媒体报道,请想象今年是2022年。你正坐在一辆自动驾驶汽车中,按照每日的常规路线行驶。你们来到了一处停车标志前,这个地方已走过了上百次。然而这一次,汽

人工智能PM系列文章(二)PM要学会使用数据

本期和大家聊聊产品经理在机器学习领域该如何理解数据、使用数据、以及面对大数据的治理需要具备的一些基本素质。机器学习三要素:业内公认的机器学习三大要素:算法、计算能力、数据。1、算法:随着Google的Tensorflow的诞生,将算法迅速应用到产品中的门槛大幅度降低。使用Tensorflow可以让应用型研究者将想法迅速运用到产品中,也可以让学术性研究者更直接地彼此分享代码,

人工智能与人类直觉齐头并进:遵循 80/20 法则

编者按:人工智能的发展将会让人类变得一无是处?在venturebeat上发表了一篇文章指出,人类的自觉仍旧是不可取代的。在解决问题的过程中,也遵循着一种80/20法则,仍旧需要人工智能(80)与人类直觉(20)携手并进。把机器学习算法放到一个具体的场景来进行优化,它将展现出远超人类的能力。但作为人类,我们应该继续专注于我们最擅长的事情,比如创造性地思考,建立同理心,来以引导

机器学习算法经验总结

看到一篇很好的介绍机器学习算法的文章,转载过来,有这方面学习、研究的朋友可以看看。算算时间,从开始到现在,做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步,但至少在熟悉了算法的流程后,我在算法的选择和创造能力上有了不小的提升。实话说,机器学习很难,非常难,要做到完全了解算法的流程、特点、实现方法,并在正确的数据面前选择正确的方法再进行优化得到最优效果。其实整个人工

机器学习与神经网络

作为产品经理起码要了解算法的原理以及它的边界和优势,能够知道在不同场景下应用什么算法什么模型可以达到目的。一、机器学习的现状和瓶颈机器学习如今已算是在互联网圈家喻户晓的名词了。现实生活中其实也早有很多应用,什么无人驾驶,人脸识别,智能音响等等。去年七月国家发布了《新一代人工智能发展规划》,说明人工智能领域已经上升到了国家战略层面。身边一直羡慕的土豪朋友们五年后的长线股也都已

机器学习从入门到放弃之逻辑回归

分类问题回到本系列的第一篇文章机器学习从入门到放弃之KNN算法,在里面有这样的一个问题黄点代表1类电影的分布,绿色代表0类电影的分布,紫色代表需要分类的电影样本。那么该怎么判别紫色的那颗点所在的类别呢?之前给出的是KNN算法,通过计算紫色点都周边的剧场的长短,来判断紫色点属于哪个类别。现在有这样一种极端情况,黄点和绿点在紫点周围呈圆周分布,距离一样,咋办?图画得不是太好,大