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)。

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...

符号主义学派倡导通过符号和逻辑模拟人的心智,建立基于“规则”的机器学习,如决策树、随机森林和关联规则学习等。只是由于不能充分地将具体事物进行形式化,以及“NP完全问题”的存在,符号主义现已暂时沉寂,被基于数据统计的机器学习所取代,如支持向量机、浅层次神经网络和贝叶斯分类器等。行为主义则以维纳为主要代表,强...

机器学习之决策树算法

在市场细分中,公司可通过决策树分析客户的购买行为、消费习惯、地理位置等信息,以识别潜在的目标群体并定制营销策略。3.医疗诊断构建疾病诊断模型,医生可以根据病人的症状、体检结果等因素快速得出可能的诊断结论,如心脏病发作的风险评估、肿瘤分类等。4.图像识别虽然深度学习在图像识别方面表现优异,但在某些简单...

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...

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】

他只是在一个看似随机的世界里,在有效市场假设打盹儿的那些瞬间,发现隐蔽的套利机会,构建模型(哪怕是局部和有限时间内有效),然后加以杠杆。而所有的下注本身,又构成了一个有概率优势的系统。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...

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(www.e993.com)2024年11月24日。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...

2024年黄冈师范学院专升本工商管理专业《工商管理专业综合》考试...

考试内容1.组织的内外部环境要素2.理性决策与非理性决策3.决策方法考试要求1.了解环境的动态性和复杂性;了解行为决策、非理性决策的主要模型;了解机会评价框架2.理解一般环境、具体环境和组织内部环境的主要构成部分和彼此之间的关系,理解脚本法的分析原理,理解工具理性与价值理性之间的关系...

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...

算法的解释和传统的法官说理有一些相似之处,更值得强调的是两者间的差异:其一,算法解释所呈现的内容类型更为多元化,算法的解释技术旨在说明一切影响模型输出结果的因素,而法官说理则更聚焦裁判依据和裁判事实两个方面,其他的因素可能会影响这两个方面的结论,但最终都得内化为这两个方面。其二,算法解释所呈现的内容不必...

百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人-钛媒体...

对企业经营管理逻辑进行高维度的抽象,明晰“规则”、“组织”与“数据”是企业经营的本源要素每一个岗位在执行业务动作或业务操作时,都离不开数据的分析和决策判断,因此业务运作过程是非常复杂的。下一部分,我们尝试着用结构思维、横纵逻辑、滚动预测等要素构建出一套结构化的数据体系,通过这样的方式将复杂的业务运...

脑机接口上的“AI 仪表盘”,让普通人也能读懂

(3)基于类激活图的方法,包括显著图、GradCAM等,通过突出显示输入的哪些部分对模型的决策最重要来提供直观的解释;(4)使用注意力、自定义过滤器或权重的可视化技术;(5)其他技术,如LIME、基于树的t分布随机邻域嵌入(t-SNE)、遮挡敏感度分析、模糊规则解释等,这些方法提供了一种定制化的方式来解释模型的工作机...