决策智能

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经历教授到院长身份转变的金榕，向我们阐述了一个前沿技术团队在阿里巴巴寻求突破的过程，以及对如何发挥团队自身价值的实践领悟。

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推荐是经典的机器学习&大数据任务，依赖于每天产生的上亿用户数据，而认知计算最核心的能力是实现算法的智能化，提升智能体的自主学习能力，对大数据依赖性会变弱。

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四大会计事务所“财务机器人”是运用了机器人流程自动化（RPA）的技术。而RPA在国内也不是一个新的事物了。2011年阿里巴巴就在集团内部运用了RPA的技术，提升500%的工作效率。目前RPA正向各行各业席卷，并且呈现生态化的趋势。

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「心智理论」一直被认为是人工智能无法掌握的能力，然而在 DeepMind 发表的论文《Machine Theory of Mind》中，研究人员提出了一种新型神经网络 ToMnet，具备理解自己以及周围智能体心理状态的能力。

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华盛顿大学计算机系博士生陈天奇、以及上海交通大学和复旦大学的研究团队提出一个基于学习的框架，以优化用于深度学习工作负载的张量程序。该研究使用基于机器学习的方法来自动优化张量运算核心并编译AI工作负载，从而可以将最优的性能部署到所有硬件。

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工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的多种开源工具和框架，这里详细解读下阿里云推出的PAI(Platform of Artificial Intelligence)。其致力于通过系统与算法协同优化的方式，来有效解决Deep Learning训练工具的使用效率问题，目前PAI集成了TensorFlow、Caffe、MXNet这三款流行的Deep Learning框架，并针对这几款框架做了定制化的性能优化支持，以求更好的解决用户建模的效率问题。

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本文主要从机器学习和运筹优化两个方面介绍了其在生产管理和商业运营中的应用。通过农业、养殖业和新零售的案例，深入讲解了应用场景和原理。

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梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。Sebastian Ruder曾在去年发表博文 《梯度下降优化算法综述》，详细对比了梯度下降算法中的不同变种，并帮助使用者根据具体需要进行使用。