Carlos Goestrin一直是大梦想家孩童时曾是sci-fi粉丝并渴望搭建机器人今天,作为华盛顿大学的教授, 他是该国机器学习技术领先思想家之一
卡洛斯宾士林
尚存建自治机器人的希望, 但他更直接的愿望是把机器学习技术带给大众亚马逊公司和Netflix公司使用机器学习软件向客户提供个性化建议,银行使用它检测欺诈和Zillow等房地产站
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并担任机器学习公司DatoCEO的Geestrin与Geestrin坐在一起学习技术如何运作,当前和新出现使用案例是什么,以及正规企业为何关注它
机器学习和它如何工作
Tom Mitchell卡内基梅隆机学专家称它为系统能力提高任务性能基于经验数据
取垃圾邮件过滤器,近些年来情况已大有改观垃圾邮件过滤器过去只查找某些关键字,如发价或便宜字并标为垃圾邮件垃圾桶变聪明并会注销3r操作系统(见 "垃圾场.)
将机器学习算法整合到垃圾邮件过滤器中,将更多数据考虑在内垃圾邮件过滤器权衡各种因素以确定邮件是否垃圾邮件:寄件者写入您的地址簿吗?通常你用地址发邮件做什么非spam邮件的实际特性是什么机器学习技术寻找邮件模式并用数据支持决策并不是每个邮件都自动标注为垃圾邮件
机器学习技术今天多先进,使用广度多广
我们仍然有方法去寻找智能自主机器人,我小小时就梦到这些机器人,但我们现在拥有许多非常令人兴奋的伟大技术。问题之一是许多技术都困在学术论文中像我这样的人写作,而我们一直无法将这些思想从理论传递到广泛采用的做法中。
增加应用的密钥是让开发商和公司使用机器学习软件,而不必担心配置基础算法使其有效
幸好有很多公司在研究新建企业和大公司都在这些地区投资亚马逊WebService和微软Azure都去年机器云平台启动学习服务意指任何人都可以试探技术 低阻塞输入
正规企业从机器学习中能得到什么好处?
多数行业现在都因技术中断亚马逊中断零售Netflix中断内容谷歌中断广告行业其中许多中断使用机器学习技术,至少部分使用,特别是在建议和经验软件领域使用技术亚马逊知道通过机器学习软件向您推荐哪些产品Netflix建议你看电影或秀两家公司都使用大量个人数据通知这些决策并综合所有客户的数据
这些进步引导我们个人更加期望世界对我们的个性化令客户感觉个体大差分 机器学习帮助实现自动化结合高科技客户服务 取胜公式
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身处许多其他行业 个性化化医保:如果我们有不同的生活方式和遗传学,为什么我能得到与你一样的治疗?个性化医学可真正改变我们提供护理的方式,机器学习可促进它
成功机器学习部署需要哪些组件? 支持机器需要何种基础设施?
机器学习基础是拥有良好数据,因此固态部署需要大量数据存储还需要强计算能力优化计算能力 压缩小机上大型数据集
典型强健机内存多比大数功率小机强视数据存放地和计算工作量处理地而定,可能存在网络瓶颈问题基于这些原因,云流已成为机器学习工作量越来越受人欢迎的目的地大都市约一半客户使用公共云系统
机器学习和人工智能有什么区别
早期没有多少重叠,但两个字段正在并发主差在于系统使用数据的方式:部分AI任务不由数据驱动系统越考虑实时数据 机器学习平台越多
比方说下棋程序AI程序初始版由下棋规则操作:这些是基于规则的可用动作,这些规则已装入软件中,并智能地找出最优之法机器学习集成化 系统研究运动模式 曾有效或无效系统偏重数据后,ML和AI线开始模糊