亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

決策理論是現代人工智能和經濟學的基礎。本課程主要從統計學的角度，也從哲學的角度，為決策理論打下堅實的基礎。本課程有兩個目的:

• 深入了解統計決策理論、實驗設計的自動化方法，并將其與人類決策聯系起來。
• 通過開發算法和智能代理的實驗，將該理論應用到強化學習和人工智能的實際問題中。

課程可分為兩部分。

• 第一部分，我們介紹了主觀概率和效用的概念，以及如何用它們來表示和解決決策問題。然后討論未知參數的估計和假設檢驗。最后，我們討論了順序抽樣、順序實驗，以及更一般的順序決策。

• 第二部分是不確定性下的決策研究，特別是強化學習和專家咨詢學習。首先，我們研究幾個有代表性的統計模型。然后，我們給出了使用這些模型做出最優決策的算法的概述。最后，我們來看看學習如何根據專家的建議來行動的問題，這個領域最近在在線廣告、游戲樹搜索和優化方面有很多應用。

這個可訪問的文本/參考提供了從工程角度對概率圖模型(PGMs)的一般介紹。這本書涵蓋了每一個PGMs的主要類的基礎知識，包括表示、推理和學習原則，并回顧了每種類型模型的實際應用。這些應用來自廣泛的學科領域，突出了貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態和時態貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機域、影響圖和馬爾可夫決策過程的多種用途。

提出了一個統一的框架，包括所有的主要類別的PGMs;描述不同技術的實際應用;檢視該領域的最新發展，包括多維貝葉斯分類器、相關圖模型和因果模型;在每一章的結尾提供練習，進一步閱讀的建議，和研究或編程項目的想法。

【導讀】機器學習系統：這個規模的設計是一個示例豐富的指南，教你如何在你的機器學習系統中實現反應式設計解決方案，使它們像一個構建良好的web應用一樣可靠。

本文首先介紹了反應性機器學習基礎，然后介紹如何建立一個反應式機器學習系統（收集數據、生成特征、學習模型、評估模型、發布模型），最后介紹如何操作一個機器學習系統。

1. 作者介紹 Jeff Smith使用Scala和Spark構建大規模的機器學習系統。在過去的十年中，他一直在紐約，舊金山和香港的多家初創公司從事數據科學應用的研究。他在博客中談到了構建現實世界機器學習系統的各個方面。

2. 內容大綱 Part 1. 反應性機器學習基礎

• 第一章. 反應性機器學習
• 第二章. 使用反應性工具

Part 2. 建立一個反應式機器學習系統(Building a reactive machine learning system)

• 第三章. 收集數據(Collecting data)
• 第四章. 生成特征(Generating features)
• 第五章. 學習模型(Learning models)
• 第六章. 評估模型( Evaluating models)
• 第七章. 發布模型(Publishing models)
• 第八章. 作答(Responding)

Part 3. 操作一個機器學習系統(Operating a machine learning system)

• 第三章. 陳述(Delivering)
• 第四章. 發展智力(Evolving intelligence)

時間序列分析一直是研究的熱點，在很多場景都有應用。近期，IntechOpen發布一本由Chun-Kit Ngan編輯眾多領域專家撰寫的新書《Time Series Analysis：Data, Methods, and Applications》，總共六章，110頁pdf，提供了時間序列分析的當前信息、發展和趨勢，特別是在時間序列數據模式、技術方法和實際應用方面，是值的關注的一本書。

本書旨在為讀者提供時間序列分析的當前信息、發展和趨勢，特別是在時間序列數據模式、技術方法和實際應用方面。本書分為三節，每節包括兩章。第一部分討論了多元時間序列和模糊時間序列的分析。第2節著重于開發用于時間序列預測和分類的深度神經網絡。第3節描述了如何使用時間序列技術解決實際領域的特定問題。本書包含的概念和技術涵蓋了時間序列研究的主題，學生、研究人員、實踐者和教授將對時間序列預測和分類、數據分析、機器學習、深度學習和人工智能感興趣。

目錄：

• 第一章：Process Fault Diagnosis for Continuous Dynamic Systems Over Multivariate Time Series (多變量時間序列上連續動態系統的過程故障診斷)
• 第二章：Fuzzy Forecast Based on Fuzzy Time Series (基于模糊時間序列的模糊預測)
• 第三章：Training Deep Neural Networks with Reinforcement Learning for Time Series Forecasting (利用強化學習訓練深度神經網絡進行時間序列預測)
• 第四章：CNN Approaches for Time Series Classification (CNN方法用于時間序列分類)
• 第五章：Forecasting Shrimp and Fish Catch in Chilika Lake over Time Series Analysis (通過時間序列分析，預測了赤喀湖蝦、魚的捕撈量)
• 第六章：Using Gray-Markov Model and Time Series Model to Predict Foreign Direct Investment Trend for Supporting China’s Economic Development (利用Gray馬爾可夫模型和時間序列模型預測支持中國經濟發展的外商直接投資趨勢)

Deep Learning in Computer Vision: Methods, Interpretation, Causation, and Fairness Deep learning models have succeeded at a variety of human intelligence tasks and are already being used at commercial scale. These models largely rely on standard gradient descent optimization of function parameterized by , which maps an input to an output . The optimization procedure minimizes the loss (difference) between the model output and actual output . As an example, in the cancer detection setting, is an MRI image, and is the presence or absence of cancer. Three key ingredients hint at the reason behind deep learning’s power: (1) deep architectures that are adept at breaking down complex functions into a composition of simpler abstract parts; (2) standard gradient descent methods that can attain local minima on a nonconvex Loss function that are close enough to the global minima; and (3) learning algorithms that can be executed on parallel computing hardware (e.g., graphics processing units), thus making the optimization viable over hundreds of millions of observations . Computer vision tasks, where the input is a high-dimensional image or video, are particularly suited to deep learning application. Recent advances in deep architectures (i.e., inception modules, attention networks, adversarial networks and DeepRL) have opened up completely new applications that were previously unexplored. However, the breakneck progress to replace human tasks with deep learning comes with caveats. These deep models tend to evade interpretation, lack causal relationships between input and output , and may inadvertently mimic not just human actions but also human biases and stereotypes. In this tutorial, we provide an intuitive explanation of deep learning methods in computer vision as well as limitations in practice.