指南：本文的首席执行官注释将介绍有关如何改善人工智能算法的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
步骤1：查看线性代数。
当您懒得阅读一本书时，您可以直接使用著名的公共类：线性代数，解释效果的效果，以及将来将使用SVD和Hilbert Space；
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步骤2：获取库存机器学习算法。
这仍然是因为很懒惰，它是斯坦福大学的著名一所：机器学习课程，吴恩达教授的旧CS229视频，这非常好（算法 - 密歇思安学扣除量代码的目标）。本教程的唯一缺点是没有神经网络引入最近的火灾，但实际上，这也是一个优势。它使我了解该算法具有自己的应用领域。并非所有问题都需要通过神经网络解决；
更重要的是，本课程中介绍的细节是：通用线性模型，高斯系列模型，SVM理论和实施，集群算法以及EM算法的各种相关应用非常详细。
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步骤3：尝试使用代码实现算法。
仍然因为懒惰，我继续使用著名的机器学习|Coursera或Wu Enda教授的课程，但这是CS229的简约版本，几乎教导如何快速实现MATLAB中的模型（在这套教程中（本教程教程中，是神经网络的基本概念和实施）。本课程是难度相对较低，而推导过程非常简单，但这也是它的优势 - 我专注于将理论转化为代码。
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步骤4：以完整的功能 - 进度实现模型。
仍然因为懒惰，我发现CS231N的课程视频CS231N 2016年冬季-Youtube，Li Feifei教授班，讲座是Andrej Karpathy和Justin Johnson。在本课程中，您是如此爆炸性?它散布在零?）中。本课程的作业更加亲密。它直接与jupyter笔记本一起安排，该笔记本可以在本地运行并独自检查错误。python和Python系列的科学计算库（Scipy/numpy/matplotlib）主要使用。课堂注释的翻译可以参考该列表。智能单元-Zhihu列，主要由Zhiyou Duke翻译。
更重要的是，本课程对程序员更为专注，因为这与上一步中MATLAB中实现的操作不像算法和模型那样偏见。层的包装/向后，自定义组合层，如何形成网络中的网络，如何集成网络中的批界化和辍学，如何在复杂的模型中进行渐变检查等渐变式检查等等。ImplementRNN及其基本朋友LSTM，编写CNN可视化功能，以帮助调试，Google的Deepdream等等，因此（完成作业后，您基本上可以理解当前流行的各种图片样式转换程序，例如Cysmith/neural-style-tf）。应该指出的是，扬声器A.K非常快。幸运的是，YouTube具有自动生成评论单词的功能。准确率还不错。您可以将其视为字幕。
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您说的人工智能应该参考深度学习框架
而且它是过去的技术
如何提高深度学习的图像识别率是因为不需要进行功能选择。过去，图像处理使用某种算法来绘制图片中的特征，然后使用算法进行分析。因此，有时识别角度可能不是图片上的某些元素，但是您无法选择的地方想象
AI确实已经发展了，它可以做越来越多的事情。BEOND这是AI实施路径的“三级跳跃”。还有很长的路要走。”徐温朱恩说。从学术角度来看，张Zhigang分析了：“只有当人类在不同的应用领域设计AI模型并进一步分解一系列通用模块时，例如化学中的元素周期表，生物学中的DNA和RNA。是更多的申请。”
“仅需几行代码即可构建回归模型。”程序员认识到Google Automl的性能，认为由Automl设计的模型与机器学习专家的设计相媲美。几天前，Google工程师专注于中国和硅谷的Google Automl项目。紧密降临 - ai又进化了？交点将要开发吗？我可以控制我的进化吗？要摆脱人类吗？
国家超级计算中心国家超级计算部的研究员赵张张说：“首先，我们使用数学公式，'如果...然后'然后''和其他句子告诉计算机在第一步，什么，什么要在第二步中进行，然后手工教授。以后的小组输入和输出，中间的规则或规则是由其学习的。”
“以前，许多精明的头脑都花了一生的研究：如何提取有效的特征。”Smart是一家智能购物指南机器人，一家小公司CTO Mo Yu解释说：“神经网络算法的发明和深度学习技术的外观使AI AIEVOLITY达到2.0，AI提取功能的工作以及我们的工作以及我们的工作已经改变。 ”
数学函数的模式可以轻松解释“ 1.0”对“ 2.0”的转换：如果您能够理解诸如识别图像，语义和国际象棋等任务，则是不同的y = f（x），即输入“ cat”猫“图片，声音或国际象棋技巧是“ x”，“猫”，答案和国际象棋高举是“ y”。在深度学习之前，人们正在寻找通过自己的分析来为相应公式的公式，并将其告诉AI。深度学习后，人们输入了大量的X和Y对应关系，AI本身找到了与函数F相对应的公式。
“ AI发现的功能F的具体内容可能比人们发现的要好，但是人类不知道，就像黑匣子一样。”Mo Yu说：“但是F的形式是由AI研究人员设计的。深入的神经网络，网络中的模块以及模块之间的组织方法也提前设计了。”
随着深度学习技术的成熟和普遍化，模型构建中已经出现了特定的经验。可以在线学习。”Zhao Zhigang说。
当构建模型成为一种获得的技能时，Automl会出现。它可以做的是AI研究人员的模型设计。“即使他们没有广泛的专业知识，它将帮助不同的公司建立人工智能系统。”Google工程师以这种方式推广。EAI成功地演变为3.0。
实际上，Automl取代了人类可以完善经验的工作。可能的;然后AI现在可以自己设计道路网络。”Zhao Zhigang简短地说。
可以看出，无论是深度学习还是汽车，它都只能取代人类的一部分。“机器可以做什么，尽量不要手工制作。”这是许多程序员的信条。该信条已经在同一信条上产生了automl.microsoft开发了deepcoder。“它可用于生成满足给定输入输出的程序。”Mo Yu说，但目前其性能并不令人满意，只能编写一些简单的程序。
毫无疑问，谁是“上帝”的答案，人类。
现在，AI已经朝着进化中的更高级别的模型设计迈进了，“上帝之手”发生了什么变化？
“炼金术”，Mo Yu用两个词说出他的工作形象。“ SMART是一家专业的，可以从事智能客户服务。问题）和算法优化（如何改善人工智能算法的效果）。”
“精炼”意味着不断调试和改进。“对于特定的人来说，脾气越好，答案越好。”Mo Yu说：“我们的X是客户的问题，Y是机器人客户服务的回应，需要培训中间功能F。”
这是一项艰巨的任务。
“因此，我们找到了一种构建全面的封闭环反馈，了解特定用户的偏好的方法，并最终通过情感和有趣的表达使其更好。”Mo Yu说：“目前正处于人机合作的工作阶段，但是对更多多样化的样本的收购越多将有助于我们的智能客户服务给出准确而令人愉悦的答案。”
可以看出，并非所有字段都适合AI。例如，就问题建模而言，如何将实际问题抽象到机器学习问题中，AI仍然无法完成。在AI2.0阶段，研发人员还需要以手动设计的形式设计功能FF。
AI算法功能模型轻巧目标：SO所谓的轻巧人工智能是指以一系列轻巧的技术作为驱动器的芯片，平台和算法的效率，并实现低功率的人工智能训练和低功耗和低功耗。物理空间。应用部署，可以实现智能操作的人工智能，而无需依靠与云的交互。
AI算法功能的轻量级分析：
人工智能的大型模型正变得越来越“笨拙”，更豪华。结果，轻巧的人工智能（Tiny AI）非常希望通过人工智能的“减肥”来提高效率并降低能源消耗。型号及其计算载体。
专家认为，轻巧的人工智能是由一系列轻巧的技术驱动的，以提高算法，平台和芯片的效率，并在更紧密的物理空间中实现低功率的人工智能培训和应用程序部署。作为人工智能的另一个重要应用方向。
9月27日，法力数据基金会主持的新闻发布会和政策研讨会“促进人工智能算法的性别平等”在上海举行。魏（Wei）是法力数据基金会研究小组的负责人，周·林朱（Zhou Lingjun），专家孔昆（Kuang Kun）和小米集团科学技术委员会Zhu XI，以及Xinye Groupalgorithm科学家Wang Chunping的负责人，思想工作（中国）数据（中国）数据智能团队解决方案解决方案建筑师Ren Tianshi和其他客人参加了会议，讨论了如何促进人工智能算法中的性别平等。
作为金融技术企业Xinye Technology Group的代表，也是一名女从业者，在人工智能领域取得了出色的成就，Wang Chunping博士解释了他在研究和应用中对研究和应用中人工智能的看法和建议。
人工智能的时代加速，促进性别平等，即发展的先决条件
自1956年提出人工智能提议以来，这种科学和技术的快速发展为人类社会带来了很多变化。人工智能算法是数学或计算机代码中表达的意见。算法模型和数据输入确定了预测的后果。
随着人工智能时代的加速，人类将生活在算法无处不在的世界中。随着算法决策开始干预并主导人类的社会事务，算法将对人类的生活和未来产生不可估量的影响。基于这一算法，伦理风险可能会引起算法偏见，从而引起人们的注意。当前的人工智能领域仍处于男性的领先地位，人工智能算法并未意识到日常应用中的“性别歧视”争议。
根据同一天发布的“促进人工智能算法的性别平等”（后来称为“报告”），在许多人工智能算法的许多应用程序场景中都有某些性别歧视现象。例如，AI面部识别平台测试了“男性有水果篮”的图片为“女性”，但可以单独检测为“男性”。在就业场景中，2018年，亚马逊的自动招募算法趋向为了通过“妇女”的简历提供低分的关键字，降低了妇女工作申请的成功率，并最终放弃了招聘算法。
Xinye Technology的首席科学家Wang Chunping表示：“人工智能算法的基础是数据，但是在实际生活中，由于各种原因，许多数据分布都偏向，这可能会使社会中的某些偏见进入Algorithm.Femalethm.Femalethmalerivationersmaletractioners。关于人工智能算法，我认为我需要通过各种方式消除这些偏见。”
消除偏见和歧视，数据算法从业者的新主题
2019年，全国新一代人工智能治理专业委员会发布了“新一代人工智能治理原则 - 负责发展的官方情报”，该委员会提出了人工智能治理框架和行动指南。，产品开发和应用。委员会最近发布了“新一代人工智能伦理标准”。第13条强调避免偏见。在数据收集和算法开发中，加强道德审查，完全考虑了差异化的需求，避免可能存在的数据和算法，这些数据和算法可能存在，并努力实现包容性，公平性和非歧视性人工智能系统。
“算法中存在性别歧视的问题，这主要是由于培训的数据集AI反映了人类社会中存在的性别偏见，而算法工程师缺乏对这个问题的认识，并且没有将性别偏见解决到发展需求中，这扩大了算法以放大性别污染。
根据“报告”中特别社会调查的数据，有58％的人工智能算法从业者不知道该算法中的性别偏见问题，而73％的从业者不知道有专门针对女性的恶意算法。需要提高从业者的意识和对算法的平等能力。
Wang Chunping博士说：“为了在人工智能算法中尽可能地促进性别平等，我们相信首先，我们需要从开发人员的意识和环境开始。获得平等的机会。例如，我们将拥有与人工智能或数字应用领域有关的更完美的培训课程。这些课程包括业务场景，算法学习和工程降落。尽可能帮助公司的内部员工对人工智能算法感兴趣，以参与一些实验性创新项目并为他们提供平等的工作机会。我们相信，确保女性员工获得公平的职业机会并在算法开发团队之间建立区分，并有意识地消除了性别算法工程师的偏见，这对ARTI有益典型情报算法在应用程序中尽可能地实现性别平等。“
商业与道德之间的平衡，人工智能算法的未来
人工智能算法的独特操作逻辑在人们的社会生活的结构场景中造成了重大变化，这加剧了决策者与对手之间的“数字差距”。方法和生活方式，并与人类行为形成了优势关系。这也表明，可以在数据算法的帮助下预测甚至更改人们的行为。
对于企业而言，人工智能算法的准确性为实施业务行为提供了准确的预判决，但与此同时，算法发展带来的道德问题和性别歧视问题也是公司需要考虑的问题。
Wang Chunping博士认为，到目前为止，人工智能算法仍反映在应用程序中。开发过程中考虑的因素主要与决策结果有关。在许多应用中，性别可能是引入的相关干扰项目。如何消除偏见和公平对待不同的性别，但不会影响最终的业务判断准确性并面临很多挑战。在目前，这个问题引起了很多关注。有许多尝试从不同角度解决此问题的尝试，例如基于因果推理理论，发现和与偏见因素（例如由于性别差异）的直接因素因素。
“尽管很多时候，基于业务行为，我们很难确定偏好和偏见之间的算法之间的界限，但是在算法的创新和开发过程中，作为人工智能算法工程师，价值观，我们可以尝试尝试尽可能提前歧视歧视偏见的存在，并使用算法的持续更新来调整其带来的问题。这是我们作为算法开发者和一个算法的使命和责任开发人工智能算法的重要先决条件。
作为中国领先的国内金融科技公司之一，Xinye Technology一直致力于促进科学和技术应用和社会发展的融合和发展。尤其是在人工智能领域，Xinye技术已通过发展纳入了社会性别多样化的观点。可以努力促进算法中的性别平等。作为企业，Xinye Technology致力于促进内部技术中的客观理解和理性反思发展，以更好地促进科学和技术发展的发展。未来，Xinye技术将继续通过技术创新，以建立正确的价值观并帮助促进人工智能时代的性别平等。
一方面，人工智能的发展基本理论技能为大数据机器学习和数据发掘提供了更丰富的模型和算法，例如来自深神经网络的一系列技能和方法。划分，相反的学习等等。另一方面，大数据为人工智能提供了新的力量和燃料。数据策划大大后，传统的机器学习算法将面临战斗。有必要进行并行化和加速。当前的弱人工智能使用此技能路线，无法打开大数据。
互联网的快速发展，大数据和人工智能的全面使用一直在进行深入的讨论和发展。人工智能的更全面和明智的努力，以实现需求，以依靠大数据技能来支持大数据的支持。
随着计算机硬件和计算才能的改进，大数据的相关技能为人工智能提供了各种学习样本。大数据的开发为人工智能提供了强大的技能支持，计算机的计算才能和存储才能是还提供了，它还为人工智能扩展存储和增长提供了强大的硬件基础。
人工智能的发展还促进了大数据的发展，以及人工智能和大数据之间的项目促进的影响。在大数据时代的背景下，对人工智能技能的需求得到了进一步提高。在一起，还有更多的战斗。通过改进大数据，云计算和计算机硬件，也可以开发人工智能。更聪明和才华。
关于大数据如何增强人工智能应用程序，Ivy Bian将在这里与您分享。如果您对大数据项目有浓厚的兴趣，我希望本文可以为您提供帮助。如果您想了解更多有关数据分析师和大数据工程师的信息，您可以单击此网站上的其他文章以进行学习。
结论：以上是首席CTO的全部内容，请注意如何改善人工智能算法。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关如何增强人工智能算法的更多信息，请在此站点上找到它。