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智能決策技術的進步提升了制造業的效率，開啟了工業4.0時代。工業4.0正在徹底改變公司生產、改進和銷售產品的方式。制造商正在將物聯網(IoT)、云計算和分析、人工智能和機器學習等新技術整合到生產設施中。在過去的幾年中，智能分析已經成為一種解決方案，它可以檢查歷史和實時數據，以發現性能洞察。由于需要分析的數據量每天都在增長，因此需要先進的技術來收集、整理和分析傳入的數據。這種方法使企業能夠發現有價值的聯系和趨勢，并做出提高整體性能的決策。在工業4.0中，智能分析在描述性、預測性和規范性子域方面具有更廣泛的范圍。為此，本書將回顧并強調工業4.0中智能分析面臨的挑戰，并介紹為應對這些挑戰所做的最新進展。//www.routledge.com/Intelligent-Analytics-for-Industry-40-Applications/Pandey-Verma-Rathor-Singh-Singh/p/book/9781032342412

過去的十年見證了大型機器學習(ML)模型的巨大成功。對海量數據的訪問在這一成功中發揮了關鍵作用。俗話說，“數據是新石油”，它為ML引擎提供動力。因此，在關鍵行業，如IT、金融、生物醫學等，生成、購買或銷售數據的競爭成為日益增長的趨勢。然而，與開發數據驅動的機器學習模型的廣泛研究相比，對數據本身的研究——例如，如何獲取、評估、交換和價格數據——卻很少被探索，事實上，最近才開始。原則性地理解數據本身對于促進數據的創建、填充和使用至關重要。

本教程的目標是讓你了解最近關于數據價值的研究，從統計學和經濟學的角度，如何有效地為數據或信息定價，以及如何從經濟代理人那里收集數據。對于每個方面，我們將描述基本概念、當前狀態或關鍵結果，以及開放問題。

在簡要介紹之后，本教程分為三個部分，分別從該領域的三個關鍵利益相關者的角度進行介紹:數據買家，數據賣家和ML供應商。第一部分站在數據購買者的角度，涵蓋了數據價值建模的統計方法和經濟方法。第二部分從數據賣家的角度出發，討論了最近關于如何給數據定價以及如何通過匯總人群信息來收集數據的工作。最后，討論了ML供應商的市場和競爭。

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教育評估、信貸、就業、醫療保健和刑事司法等高風險應用的決策越來越受到數據驅動，并由機器學習模型支持。機器學習模型也使關鍵的信息物理系統，如自動駕駛汽車和機器人手術成為可能。在過去的幾年里，機器學習領域取得了驚人的進展。然而，即使這些技術越來越多地融入我們的生活，記者、活動家和學者仍發現了一些侵蝕這些系統可信度的特征。例如，據報道，一個支持法官審前拘留決定的機器學習模型對黑人被告存在偏見。同樣，據報道，一個支持在一家大型科技公司進行簡歷篩選的模型也對女性有偏見。研究表明，用于胸部x光片疾病計算機輔助診斷的機器學習模型更重視圖像中的標記，而不是患者的解剖細節。自動駕駛汽車的死亡事故發生在不同尋常的條件下，根本的機器學習算法沒有經過訓練。簡而言之，雖然每天都有機器學習算法在某些任務上取得超人成績的新故事，但這些驚人的結果只是在一般情況下。我們在所有情況下信任這些算法所需要的可靠性、安全性和透明度仍然是難以捉摸的。因此，越來越多的人希望在這些系統中擁有更多的公平性、健壯性、可解釋性和透明度。

最近，深度學習在許多AI/ML任務中被證明非常成功，但對該技術的理論理解一直滯后。這次報告將調研正在進行的努力，以理解這種方法的成功，包括優化方面和巨大的網絡在微小數據集上不過度擬合的神奇能力。

在過去的十年里，深度學習迅速占據了人工智能和機器學習的主導地位。盡管深度學習在很大程度上是一個“黑盒子”，但不可否認，其取得了顯著的成功。當下，有一個小的分支學科正在發展起來，獲得對深度學習潛在數學特性更好的理解。通過對深度學習在某些具體情況下的最新理論分析的回顧，我們說明了黑盒理論是如何忽略(甚至錯誤地理解)訓練過程中發生的特殊現象的。這些現象也沒有體現在訓練目標函數中。我們認為，通過數學視角來理解這種現象對于未來的全面應用至關重要。

**演講嘉賓：**Sanjeev Arora

**Sanjeev Arora是普林斯頓大學計算機科學Charles C. Fitzmorris教授。**他曾獲得Packard Fellowship(1997)、Simons Investigator Award(2012)、G?del Prize(2001和2010)、ACM Prize in Computing(2012)和Fulkerson Prize(2012)。他是NAAS Fellow和NAS成員。

近年來，人工智能(AI)在醫學和醫療領域的應用因其巨大的潛力而備受贊譽，但也一直處于激烈爭議的中心。這項研究概述了人工智能如何有益于未來的醫療保健，特別是提高臨床醫生的效率，改善醫療診斷和治療，以及優化人力和技術資源的配置。該報告確定并澄清了人工智能在醫療保健領域造成的主要臨床、社會和倫理風險，更具體地說: 潛在錯誤和患者傷害;存在偏見和衛生不平等加劇的風險;缺乏透明度和信任;易受黑客攻擊和數據隱私泄露的影響。該研究提出了緩解措施和政策選項，以最大限度地降低這些風險，并使醫療人工智能的利益最大化，包括通過人工智能生產生命周期的多方參與，提高透明度和可追溯性，對人工智能工具進行深入的臨床驗證，以及對臨床醫生和公民進行人工智能培訓和教育。

目標

近年來，人們對人工智能(AI)在醫學和醫療保健領域的應用的興趣和關注迅速增長，成為跨學科科學研究、政治辯論和社會行動主義的中心。本報告的目標是解釋人工智能可以在醫療和保健領域做出貢獻的領域，查明在這個高風險和快速變化的領域中應用人工智能的最重大風險，并提出應對這些風險的政策選項，以優化生物醫學人工智能的使用。這不僅能確保接受人工智能醫療的患者的安全和尊重，還能幫助參與實施人工智能醫療的臨床醫生和開發人員。

方法

本研究采用跨學科方法，基于對現有科學論文、白皮書、近期指南和法規、治理建議、人工智能研究和在線出版物的全面(但非系統性)文獻綜述和分析。本報告涉及的多學科資源包括計算機科學、生物醫學研究、社會科學、生物醫學倫理、法律、工業和政府報告等領域的著作。本報告探討了廣泛的技術障礙和解決方案、臨床研究和結果，以及政府建議和共識指南。

人工智能在醫學和醫療保健中的具體應用

這項研究首先概述了人工智能在醫學領域解決緊迫問題的潛力，特別是人口老齡化和慢性疾病的增加、衛生人員缺乏、衛生系統效率低下、缺乏可持續性和衛生不平等。報告還詳細介紹了生物醫學AI可能做出最重要貢獻的不同領域: 1) 臨床實踐，2)生物醫學研究，3)公共衛生，4)衛生管理。在臨床實踐領域，該報告進一步詳細介紹了具體貢獻-實現和潛在的-特定醫療領域，如放射學，心臟病學，數字病理學，急救醫學，外科手術，醫療風險和疾病預測，適應性干預家庭護理和心理健康。在生物醫學研究方面，該報告詳細介紹了人工智能對臨床研究、藥物發現、臨床試驗和個性化醫療的潛在貢獻。最后，報告介紹了人工智能在公共衛生一級以及對全球衛生的潛在貢獻。

在這篇簡短的報告中，我們列出了大數據、機器學習和人工智能領域的主要趨勢，重點關注將在未來12-18個月影響所有行業的公司和組織的項目。幫助企業應用數據和人工智能的工具無疑正變得越來越簡單。但對數據和人工智能興趣的增長帶來了更廣泛的應用、更廣泛的用戶，以及有趣的新挑戰。

以下是我們2022年報告中涉及的幾個主題:

現代數據平臺 機器學習中的模型樞紐 大型語言模型 圖情報 以數據為中心的人工智能 新的擴展工具

機器學習模型和數據驅動系統正越來越多地用于幫助在金融服務、醫療保健、教育和人力資源等領域做出決策。機器學習應用程序提供了諸如提高準確性、提高生產率和節約成本等好處。這一趨勢是多種因素共同作用的結果，最顯著的是無處不在的連通性、使用云計算收集、聚合和處理大量細粒度數據的能力，以及對能夠分析這些數據的日益復雜的機器學習模型的更好訪問。

開發負責任的人工智能解決方案是一個過程，涉及在人工智能生命周期的所有階段與關鍵利益相關者(包括產品、政策、法律、工程和人工智能/ML團隊，以及最終用戶和社區)進行輸入和討論。在本文中，我們主要關注ML生命周期中用于偏見和可解釋性的技術工具。我們還提供了一個簡短的章節，介紹了AI公平性和可解釋性的限制和最佳實踐。

//pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/Amazon.AI.Fairness.and.Explainability.Whitepaper.pdf

沒有哪種廣泛的行業趨勢，無論是客戶端/服務器計算、經濟合理的硬件，甚至云本身，能像人工智能 (AI) 一樣如此徹底地重塑企業。人工智能將已問世數十年的數學原理與最先進的算法和現有的高性能硬件相融合，極大地轉變著所有行業中各公司構建、維護和了解其核心和部門業務運營的方式。而且由于市場針對創建機器學習 (ML) 生命周期管理工具的投資不斷加速增長，企業 AI 實踐者現在期望通過快速且經濟實惠的方式將 AI 從實驗室過渡到實際運營。

無論是推動銷售支持等核心業務的價值，還是解決市場營銷活動評估等部門需求，在企業內部使用 AI 已達到一定的成熟度，如今，AI 的總體價值主張已不再是預算和采購討論的主要內容。事實上，圍繞 AI 的對話本質上已經變得更加務實，專注于如何將非關鍵流程中的早期嘗試性勝利轉化為關鍵業務型業務流程中的重大收益。在本白皮書中，Omdia 將分析這種轉變，討論在從 AI 實驗到在實際運營中熟練駕馭 AI，使其成為關鍵業務基礎和市場差異化優勢關鍵來源的道路上存在的障礙、有利因素和最佳實踐。

?基于語音的交互逐漸成為數字時代人機交互的主流。與此同時，人工智能領域的不斷創新突破成為全球技術研究的焦點。德勤調查顯示，全球人工智能市場到2019年已達1.9萬億美元，預計到2025年將超過6萬億美元，2017 - 2025年復合增長率為30%。人工智能的快速發展為人機交互提供了理論和技術支持。因此，人工智能與人機交互相結合的對話式人工智能(CAI)降低了交互障礙，擴大了用戶基礎，在各個領域展示了廣泛的用例和無限的商業價值。在這個臨界點CAI的快速增強,德勤發布德勤會話人工智能白皮書,德勤的見解闡述CAI技術和在行業應用解決方案,并引入CAI四個愿景,設計工作的未來,重塑未來的生活,打破語言的障礙,和人類和機器連接。

人工智能(AI)為改善私人和公共生活提供了很多機會，以自動化的方式在大型數據中發現模式和結構是數據科學的核心組件，目前驅動著計算生物學、法律和金融等不同領域的應用發展。然而，這種高度積極的影響也伴隨著重大的挑戰:我們如何理解這些系統所建議的決策，以便我們能夠信任它們?在這個報告中，我們特別關注數據驅動的方法——特別是機器學習(ML)和模式識別模型——以便調查和提取結果和文獻觀察。通過注意到ML模型越來越多地部署在廣泛的業務中，可以特別理解本報告的目的。然而，隨著方法的日益普及和復雜性，業務涉眾對模型的缺陷、特定數據的偏差等越來越關注。類似地，數據科學從業者通常不知道來自學術文獻的方法，或者可能很難理解不同方法之間的差異，所以最終使用行業標準，比如SHAP。在這里，我們進行了一項調查，以幫助行業從業者(以及更廣泛的數據科學家)更好地理解可解釋機器學習領域，并應用正確的工具。我們后面的章節將圍繞一位公認的數據科學家展開敘述，并討論她如何通過提出正確的問題來解釋模型。

//arxiv.org/abs/2009.11698