落地机器学习前,我们应该参考的30个行业案例

2017 年 12 月 19 日 AI前线 AICon

“双旦”将至,电商和外卖行业又一次进入了“备战”状态。与以往不同,今年人工智能技术也加入了“求不挂”的大部队,开始助力用户体验提升。


阿里将大量机器学习、机器视觉等AI技术运用到物流优化中;饿了么用机器学习和运筹优化解决了物流效率和服务质量的问题;京东用图像识别等AI技术解决了电商网站图片智能化的问题;摩拜单车利用大数据和人工智能技术实现了单车精细化运营;Etsy利用人工智能技术建立了一个数据驱动的智能搜索功能,提升客户搜索体验;美团通过智能助手让起手更快更安全得服务客户……


为了推动 AI 技术发展『助力人工智能落地』,InfoQ 中国为大家梳理了中国 AI 生态链,并瞄准国内外顶尖 AI 落地案例策划了 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会。大会将于 2018 年 1 月 13-14 日在京举办,涵盖以下 9 大主题:

AICon 还邀请了来自Google、Amazon、Esty、BAT、360、京东、携程、浪潮、小米、美团、知乎等知名互联网公司的近 40 位 AI 技术负责人分享他们的 AI 落地实践经验,旨在帮助参会企业根据这些经验确定自己的选型方案,提前预估相关的风险和收益,实现 AI 技术落地。



点击「 阅读原文 」或扫描以下二维码,查看案例详情及更多精彩案例!2018 年最值得期待的 AI 与机器学习技术盛宴,门票即将售罄,再不上车就赶不上喽!


大会折倒计时 25 天,购票页面输入优惠码(AIfront)还可享受特别优惠,数量有限,先到先得!购票咨询:18510377288(同微信),也欢迎留言发表更多关于机器学习技术发展的看法。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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