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海燕线缆党员参加滨海新区中小企业协会党支部红色教育实践活动

浏览次数: 日期:2018年9月3日 09:14

导语:未来几年,国内很多企业对企业大数据挖掘、决策,这个过程中正需要运筹优化的技术,这些技术帮助企业将大数据转换为真正的决策。在上一期雷锋网ai掘金志硬创公开课《十大场景案例详解:人工智能如何提升商业效益》中,我们通过案例详细介绍了ai用于商业实战中的场景和效益。而为了真正帮助推动ai落地,我们将带来更多场景单点技术干货分享,以飨读者。

因此,本期公开课,雷锋网邀请到杉数科技cto王子卓博士来进行主题为“如何利用机器学习做运筹优化与智能决策”的分享。

以运筹优化与智能决策为例,王子卓表示,大数据要产生实质价值,必须真正提升决策质量。规律性分析能够从海量数据中发掘出规律,但是找到规律并不自然而然带来决策方案,所以运筹优化学和机器学习,就是将实际中决策问题转化为数学模型,并用高效的优化算法求解。因此,本次公开课,王子卓博士将分享他在解决实际问题过程中的建模、算法优化实践经验。

嘉宾简介王子卓,杉数科技cto、明尼苏达大学工业与系统工程系助理教授,曾就职于ibmwatson研究中心及janestreetcapital等机构,担任分析/研究员;清华大学数学与应用数学系学士,斯坦福大学金融数学硕士,斯坦福大学管理科学与工程博士,主要研究方向为定价与收益管理,电子商务、网络经济学,随机优化与鲁棒优化及其在管理科学与金融中的应用。

杉数科技是一家专注于打造人工智能决策的初创公司,杉数科技旨在通过人工智能算法构建企业在大数据时代下的决策闭环——从数据收集、规律分析、到最终的决策,主要客户领域为电商零售、物流、金融。以上是王子卓博士公开课视频,强烈建议先看视频!

以下是本次公开课实录,雷锋网(公众号:雷锋网)做了不改变原意的编辑:

我今晚分享的内容主要有运筹优化的背景;什么是运筹优化;运筹优化能解决的问题;运筹优化和机器学习之间的关系;最后展示几个运筹优化在实际中的应用以及和机器学习共同解决实际问题的场景。

大数据时代下的商务决策如今是大数据的时代,公司都希望能利用数据做更好的决策。我认为从数据到决策主要有三个步骤:

第一是数据的采集与管理,这是大数据时代的根本,这部分更多是由计算机技术实现的,包括硬件技术和软件技术,可以认为是数据驱动决策的原材料;

第二是对数据进行规律性分析,找到数据背后的规律,以预测未来,这一步是由统计技术或者机器学习技术完成的;

但在实际的场景中,并不是简单地对数据规律性分析,想要创造实际价值,我们需要根据分析结果进行决策,即第三步,利用数据进行决策建模与求解,这一步用到的技术是我们接下来讨论的运筹优化技术。

数据是数据时代的原材料,规律性分析或机器学习把原材料加工成一些更精细内容,之后经过决策引擎,将这些材料转化成于公司有益的知识。具体到底什么是运筹优化呢?简单来说,我们可以将实际生活中的决策转化成数学模型,并且用运筹优化方法进行求解。运筹学的背景从广义上讲,优化运筹是非常古老的学科,可以追溯到人类有生产生活之后的非常久远的历史。著名的数学家欧拉有一句话:“nothingatalltakesplaceintheuniverseinwhichsomeruleofmaximumorminimumdoesnotappear。"意思是,世间万物无非都是优化过程,企业生产、普通人的生活,甚至一些重要的自然规律,实际上都是某种优化的问题。给大家举个简单的例子,物理学中的光折射定律或者光反射定律,实际上都可以认为是光线在寻找一条路径以最短的时间达到某一点的某种优化问题。

通常认为,现代的运筹优化起源于。

整个社会产生的信息主要是以文字的形式去存储,沟通中的语言信息

导语:肽积木ceo柏文洁做了一期以《探讨医疗人工智能之眼科ai的真实应用场景》为主题的公开课,从算法、工程、产品、业务等多个角度进行剖析。雷锋网(公众号:雷锋网)按:目15亿的糖尿病1亿左右,而糖尿病视网膜病变致盲问题也愈发受到人们的关