智能算法

腾讯TI-ML 一、产品介绍 智能钛机器学习（TI Machine Learning，TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测。智能钛机器学习平台为用户提供训练的机器学习模型及深度学习模型所需的全部工具服务。 TI-ONE 使用图形化操作，使用方便，兼顾专业用户、AI 初学者和希望借助 AI 解决业务问题的非专业用户； TI-EMS 提供模型一键部署，自动调整弹性计算资源，在保障线上业务稳定运行的同时节约成本； TI-Insight 是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案，包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。 二、应用场景 智能钛机器学习完善的框架与内置算法支持，能轻松应对各种机器学习和深度学习的定制建模的场景。以下为本产品协助各企业机构完成的一些应用场景。 1.金融风控 随着不法分子的作业手段日益更新、滞后的风险识别与居高不下的坏账率损失一直是各大金融机构的痛点。智能钛机器学习可以基于金融机构大量与风险有关的高质量数据搭建风险监控模型，提高风控的时效性、准确率和覆盖率。从贷前的额度审批、贷中的交易反欺诈到贷后的催收，覆盖各个环节，大幅减小金融机构的风险损失和管理成本。 2.营销推荐

以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 本次分享主要围绕以下五个方面： PAI产品简介 自定义算法上传 数加智能生态市场 AutoML2.0自动调参 AutoLearning自动学习 一、PAI产品简介与功能发展 1. PAI-Studio 在PAI的架构图中，最下层的是PAI的计算框架和数据资源。PAI可支持MaxCompute、OSS、HDFS和NAS等多种数据资源。在数据资源和多种计算框架基础之上，诞生出了PAI的最早形态：PAI-Studio——可视化建模实验平台，Studio中包括了两百多种算法，覆盖了数据预处理，特征工程，模型训练，评估预测等全链路的实验流程操作。用户可在PAI-Studio中以拖拽的方式构建实验，而无需复杂的操作。此外，PAI内置了鲲鹏计算框架，可支持百亿特征，百亿样本的超大规模矩阵训练。在最初建立过程中，PAI-Studio的定位目标为中级的算法工程师，即一个不需要很高的技术门槛就可以上手使用的算法平台。有了可视化建模Studio，PAI就可以拥有为用户提供业务支持，如构建推荐系统、金融风控、疾病预测或新闻分类等的能力。 2. PAI-EAS 然而，从Studio中算法和实验的构建，到真正成为用户可用的模型服务，其中间还存在一个gap，即如何将模型部署为在线服务。用户一般需要耗费较大的精力在此之上。为了解决这个问题，PAI平台随后推出了PAI

像遗传算法，模拟退火，免疫算法，粒子群算法，神经网络，蚁群算法，禁忌搜索这样的智能算法，都是 独立于问题 的算法。对于TSP这种NP难问题，不可能有解析的确定的算法去求解全局最优解，只能依靠这种随机搜索算法去求解局部最优解。 这个 “独立于问题” 描述地特别到位，精辟，道出了本质。 来源： https://blog.csdn.net/qq_36607894/article/details/100584628

APG——Algorithm PlayGround 项目地址 一个有趣，智能和简单的HTML5游戏框架 简单的开发方式，将你的算法变成游戏 对PhaserCE库的封装开发 70+个函数接口可供使用，通过配置文件智能优化游戏 提供可视化的地图编辑方案 官网 官网(备用) Demo 演示 git page(可能会慢) 国内使用 使用在线地图编辑器 APG MapEditor 下载 APG.js MapEditor 使用在线库 github直连 https://sucicada.github.io/Algorithm-PlayGround/dist/APG.js 国内使用（更快） http://sucicada.tk:39/APG/dist/APG.js 最后 十分感谢 @llwwdbd , @lesen-bee 在开发期间所提供的帮助 来源： https://www.cnblogs.com/SuCicada/p/11517839.html

内容简介 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有 智能的根本途径。 本书通过对机器学习的背景知识、算法流程、相关工具、实践案例以及知识图谱等内容的讲解，全面介绍了机器学习的理论基础和实践应用。书中涉及机器学习领域的多个典型算法，并详细给出了机器学习的算法流程。 本书适合任何有一定数据功底和编程基础的读者阅读。通过阅读本书，读者不仅可以了解机器学习的理论基础，也可以参照一些典型的应用案例拓展自己的专业技能。同时，本书也适合计算机相关专业的学生以及对人工智能和机器学习感兴趣的读者阅读。 通过阅读本书，你将了解到： 机器学习全流程的串联方式，包括数据预处理、特征工程、算法、模型评估等； 最常用的机器学习算法，包括逻辑回归、随机森林、支持向量机、KMEANS、DBSCAN、K 近邻、马尔科夫决策、LDA、标签传播等； 机器学习算法在实际业务中的应用，涉及金融、医疗、新闻、电商等诸多领域； 机器学习的常用工具：R、Spark-MLib、TensorFlow、PAI 等； 时下最热门的技术领域：深度学习、知识图谱等。 作者简介 李博，花名“傲海”。目前任阿里云数据产品经理，主要负责机器学习平台的产品化建设以及对外业务应用。本科、硕士毕业于北京邮电大学

　　前些时候把大三写的C++版五子棋改成Web板挂到了网上，具有一定傻瓜式智能，欢迎体验使用拍砖： http://www.zhentiyuan.com/Games/QuickFiveChess.aspx 　　现在的这点傻瓜式智能主要是基于统计计分算法，简单粗暴，大三的思维，勿笑。 转载于:https://www.cnblogs.com/BrainDeveloper/p/7071315.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30552811/article/details/99103201

去年以来关于人工智能（AI）的讨论非常火热，最近读到一篇这个主题的文章觉得非常不错，翻译过来分享下。这不是一篇烧脑的关于人工智能技术文，而是一篇开阔的思辨性文章。 下面是原文： 是的，数百万低报酬、低技能的工作岗位将面临风险，但人工智能革命还是会带来很多好处的。 1 周二，白宫发布了一份关于人工智能与经济的令人寒心的报告。报告以如下推断开头：“可以预计机器将在越来越多的任务上达到甚至超越人类的表现。”，之后它警告了大量人工岗位的消失。 然而，为了应对这种威胁，政府做出了一个可能听起来很荒谬的建议：我们必须加大对人工智能的投资。美国生产力和竞争优势的风险实在太高，以至我们不得不加倍投入。 这个方法不仅有意义，而且是唯一有意义的方法。担忧数百万的工作职位，像小车或卡车司机，将会被自动驾驶革新，这是有道理的，但我们也有巨大的需求鸿沟需要机器学习来帮助填平。我们的医疗系统是有深度缺陷的，智能终端可以在更多的地方向更广的人群传播更实惠的、支付得起的更高质量医疗服务。我们的基础教育设施还不足以覆盖以让学生准备好面对阴然逼近的经济动荡。在这方面，人工智能系统可以切入到教师力量薄弱的地区。我们也可能通过开发更智能的基础设施来获得能源独立性，就像 Google 子公司 DeepMind 为其母公司的电力使用所做的事一样（译注：DeepMind 利用人工智能技术使得 Google

计算智能（Computational Intelligence，CI）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。智能计算只是一种经验化的计算机思考性程序。 计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计算中的模糊逻辑，进化计算中 的遗传算法、 蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法，和单点搜索技术例如模拟退火算法、禁忌搜索算法，等等 。 Nature-Aspire computaion method 转载于:https://www.cnblogs.com/GuoJiaSheng/p/3855222.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30780649/article/details/98825771