治理之智 | 梅夏英《复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式...

算法的规制、数据交易以及人工智能等问题,传统法学就有点捉襟见肘了,不能很好地把握所研究问题的性质和规律,而往往脱离由多个要素构成的网络系统,针对单个要素进行区隔式的研究,且通常对于各个要素(如数据、平台和算法等)的研究也是相互独立、互不牵连的。

机器学习之决策树算法

那些带有文字的线段(一般使用有箭头的有向线段),线的一端连的是中间节点、另一端连的是另一个中间节点或叶节点,然后线段上还有文字,它叫做边。叶节点。那个圆角矩形,它就已经是最后的结果了,不再往下了,这一类东西呢,在决策树里叫做叶节点。三、决策树的构造步骤数据准备:首先对数据进行预处理,包括缺失值填...

人-AI协同中的系统有何不同

1、系统构成要素(1)输入层输入层是人-AI协同系统的起点,负责收集来自环境的各种信息。这些信息可以是传感器数据、用户输入或外部环境变量。输入层的主要目标是为系统提供全面的背景信息,以便后续的决策过程。数据类型:包括结构化数据(如数据库中的记录)、非结构化数据(如文本和图像)和实时数据流(如传感器数据)。

中国银行获得发明专利授权:“一种基于决策树的产品推荐方法及装置”

专利摘要:本申请公开了一种基于决策树的产品推荐方法及装置,获取待测客户的特征,针对每种产品,将特征输入至与产品对应的决策树中,得到每种产品的客户风险承受等级,其中,决策树基于样本客户的客户风险承受等级、特征、以及特征占比之间的对应关系预先构建,客户风险承受等级越高,则待测客户的风险承受能力越强。将客户风...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

??机器学习(MachineLearning,ML):机器学习是人工智能的一个重要分支,它是一门让计算机系统通过数据和经验自动学习和改进性能的学科。机器学习方法包括但不限于线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯模型等,其核心是通过优化算法从数据中挖掘规律,以实现对未知数据的预测和决策。

地球上最会赚钱的人,留下了哪些顶级判断力思维? |【经纬低调分享】

某种意义上,神经网络的AI,也是放弃了专家模式AI的知识库和推理规则,自动从原始数据中学习和提取有用的特征,无需人工明确编程(www.e993.com)2024年11月28日。可以说,西蒙斯的文艺复兴,就是“投资领域的神经网络派”。概率成为底层,算法成为上帝。03西蒙的人生,在数学、投资、慈善三个方面都达至巅峰。

20万周活,50%次月留存,做年轻人的AI产品,用户真的留下来了|对话...

艾之:选择做内容(方向)是基于一个什么样的思考?胡修涵:最开始的AI更偏向于单场景应用,在特定场景下解决单一问题。当时(上一波AI)我们做的很多探索都是比较固定化和模式化的。比如使用一个特定模型来解决某些信号的识别,然后再基于决策树式的或条件判断的逻辑(if-else),来决定智能体或者小车的行动路径。这...

周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...

最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...

人工智能技术在智慧水利中的应用与展望

灌区需水预测是指利用机器学习技术从灌区的气象数据、作物数据、土壤数据和水文数据中预测出灌区的需水量和需水时段,对农业灌溉水资源的可持续规划和管理具有重要作用。为推动灌区需水预报方法的改良提升,人工智能技术被引入灌区需水预报领域。一些研究者利用决策树算法(DT)、密集神经网络(DNN)、最小二乘支持向量机(LS...

关于当前涉人工智能几个法律问题的思考

逻辑决策树的决策过程是确定的,因此从理论上讲,每一步决策都可以追溯到人工智能研发设计者事先所作的决策。目前,符号型人工智能的典型代表包括专家系统、知识图谱、知识工程以及数据库等,具体的应用领域包括互联网广告行业的计算广告、搜索平台的点击率预估、金融行业的风险控制等。