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可解释推荐系统:身怀绝技,一招击中用户心理

推荐系统被广泛应用在电商网站、社交网络、生活服务网站、搜索引擎等平台。一个好的推荐系统不仅需要准确地把握用户的需求,推荐给用户想要的内容,更需要学会与用户沟通,了解用户心理,以用户容易接受的方式给出适当的推荐。本文中,微软亚洲研究院的研究员王希廷和谢幸将为大家详解可解释推荐系统的分类、推荐解释生成方法以及面临的机遇和挑战。

发布时间:2017-09-14 类型:深度文章

Barbara Grosz:不做替代品!构建可实现高级人机协作的AI系统

未来的世界一定是人类与机器携手并进的时代,因此构建有意义、有价值的AI系统至关重要,它将能够帮助实现更加高级的人机协作。然而,AI系统的构建并不是一项简单的单系统任务,则需要考虑很多作用因素和边缘挑战。在“2017微软教育峰会”上,哈佛大学工程与应用科学学院自然科学家希金斯教授Barbara Grosz与大家分享了AI系统与人类交互的基础和挑战,探讨了智能机器系统的未来可能性。

发布时间:2017-09-13 类型:深度文章

沈向洋对话微软实习生:AI黄金时代,世界是你们的

近日,微软全球执行副总裁沈向洋为微软亚洲研究院和微软(亚洲)互联网工程院的实习生们带来一场精彩的演讲,分享了他当年做实习生时的经验和心得体会,鼓励年轻人在人工智能的黄金时代以及自身最好的时光里多探索、多学习,在愉快的实习经历中有所收获。

发布时间:2017-09-01 类型:深度文章

对话Yoshua Bengio | 深度学习的昨天、今天和明天

深度学习能够弥合机器学习在处理直观问题上的短板,通过让计算机从经验获取知识,来提升其智能水平,从而最终实现增加人类认知能力和智力的终极目标。事实上,尽管深度学习被炒得火热,但你真正了解它的本体和奥义吗?我们将与大家分享,在“2017微软教育峰会”上,微软人工智能研究顾问、蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio的焦点谈话,听大神与你畅聊深度学习的那些事儿。

发布时间:2017-08-31 类型:深度文章

顶级数据挖掘学术会议 KDD 2017的华人之光

今年的KDD大会刚刚于加拿大新斯科舍省的首府哈利法克斯(Halifax)落下帷幕。在KDD 20余年的历史中,越来越多的的华人元素体现在了会议当中。从参与度到科研成就,从影响力到活动组织,华人的力量无处不在且无可替代。作为人工智能和数据挖掘领域的先驱者,微软同样在KDD 2017中表现突出,并在发展中不断寻求新的突破。

发布时间:2017-08-28 类型:深度文章

2017“编程之美“终章:AI之战勇者为王

8月15日,第六届微软“编程之美”挑战赛在选手的火热比拼中圆满落下帷幕。今年的大赛主题围绕人工智能的新一代核心革命“对话式人工智能”展开,要求每一组参赛选手为各自所在院校打造出一个独具特色、能提供学校相关信息服务的智能对话机器人。这里不仅有同学们天马行空的独特想法,更有突破想象的前沿技术,年轻血液与人工智能的巧妙碰撞,别有看点。

发布时间:2017-08-23 类型:深度文章

共享单车轨迹数据助力城市合理规划自行车道

在SIGKDD 2017大会上,微软亚洲研究院城市计算组发表了一篇名为“Planning Bike Lanes based on Sharing Bikes’ Trajectories”的论文,利用摩拜自行车的轨迹大数据解决如今城市自行车道的规划问题,最终形成企业、政府和广大人民群众的三赢局面。

发布时间:2017-08-22 类型:深度文章

语音识别技术里程碑:错误率降至5.1%,超过专业速记员

8月20日,微软语音和对话研究团队负责人黄学东宣布微软语音识别系统继微软对话语音识别技术达至人类专业水平,开启人工智能新征程之后再次取得重大突破,错误率由5.9%进一步降低到5.1%,可与专业速记员比肩。此次突破大幅刷新原先记录,并在语音识别行业树立新的里程碑。

发布时间:2017-08-22 类型:深度文章

科学效法自然:微软研究人员测试AI控制的滑翔机

最近,微软研究人员从自然出发,研究鸟类能够自由停留在空中的科学原理,并以此为基础创建了一套系统,借助人工智能让滑翔机像鸟类一样在无须马达的情况下实现空中停留。和目前大多数AI系统不同的是,这套系统更加复杂,但结果却非常令人惊喜,理论上可以实现无限翱翔。

发布时间:2017-08-17 类型:深度文章

知识就是力量,让机器站在巨人的肩膀上

人类社会的进步,尤其是科技的进步,大多是站在前人的肩膀上一步一步发展起来的。在人工智能领域,当前很多统计机器学习算法都是从零开始学习数据,而可计算知识的引入则能够让机器读取已知的知识,并以此为基础进行新的学习,在巨人的肩膀上迅速实现进步。

发布时间:2017-08-14 类型:深度文章