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人工智能
EN.705.601。应用机器学习。3 个学分。机器学习 (ML) 是使用计算机解决计算问题的艺术，无需明确的程序。ML 现在如此普遍，以至于各种 ML 应用程序（例如图像识别、股票交易、电子邮件垃圾邮件检测、产品推荐、医疗诊断、预测性维护、网络安全等）我们周围的组织不断使用它，有时我们甚至没有意识到。在本课程中，我们将严格将机器学习技术应用于现实世界的数据，以解决现实世界的问题。我们将简要研究各种机器学习方法的基本原理，例如异常检测、集成学习、使用神经网络的深度学习等。主要重点是将基于 Python 的 Anaconda 和基于 Java 的 Weka 数据科学平台的工具库应用于来自在线资源（例如 Kaggle、UCI KDD、开源存储库等）的数据集。我们还将使用 Jupyter 笔记本来展示和演示几个机器学习管道。先决条件：EN.705.621 算法简介或 EN.605.621 算法基础或 EN.685.621 数据科学算法
AT&T Business Nation® 计划
AT&T 商业国家计划：资格：只适用于拥有合格 AT&T 无线服务协议（商业协议）的企业/政府客户，并且仅适用于其企业责任用户 (CRU) 服务线路。有关服务条款和条件，请参阅商业协议，包括但不限于 att.com/abs-addtl-terms 上的条款。定价：所有价格仅适用于语音服务，按月计费，且仅适用于美国境内（国内覆盖区或 DCA）使用。所有智能手机还需要数据计划（单独购买）。设备：仅限符合条件的手机（单独出售）。分期付款计划费用和其他设备购买费用另计。每个无线帐户的融资设备数量也可能有限制。结转分钟数：您每月计划限额中未使用的随时分钟数可结转最多 12 个结算期。续期分钟数在第 12 个计费周期后或计划发生任何变更（例如更改语音量或终止）后自动过期。夜间和周末以及手机对手机通话分钟数不会续期。夜间和周末通话分钟数：周一至周五晚上 9 点至早上 6 点；周末周五晚上 9 点至周一早上 6 点。手机对手机通话仅适用于与美国手机号码的直接通话。不包括拨打电话号码查询、语音信箱、按次付费、呼叫路由和转接号码。AT&T CALL PROTECT BASIC：提供基于网络和应用程序的功能，帮助管理不需要的电话。AT&T Call Protect Basic (a) 使用数据分析和网络监控以及客户报告自动拦截 AT&T 确定为垃圾电话/骚扰电话、欺诈电话/诈骗电话或既非骚扰电话/中立电话，以及 (b) 提供疑似垃圾电话警报。AT&T 将为您激活该功能。您可随时使用在线帐户管理门户（att.com/myatt 或 att.com/premier，视情况而定）或联系您的销售代表选择退出。设备要求：每条线路都需要一部兼容的支持 VoLTE 的智能手机（运行 iOS 9.3 或更高版本的 iPhone 6 或更新机型，或支持 AT&T HD Voice 的 Android 智能手机）。其他运营商销售的智能手机或设备制造商直销的智能手机可能不兼容。AT&T Call Protect App（CP App）：允许 CRU 调整呼叫阻止设置以建立和管理个人呼叫阻止列表。CRU 必须从一般可用的应用商店（如 Apple iTunes ® 和 Google ® Play）将 CP App 下载到其合格的智能手机上。CP App 要求客户和个人 CRU 在使用前接受 att.com/legal/termscallProtectEULA.html 上的 EULA 条款。限制：AT&T Call Protect Basic 无法保证准确，可能会无意中屏蔽想要或允许的电话（包括服务信息）或将号码误认为是疑似垃圾电话或潜在诈骗电话。其他限制适用；有关详细信息，请参阅 business.att.com/products/call-protect。杂项：商业协议折扣：无限全国通话计划不适用于商业协议中所述的任何服务折扣。按使用付费费率：月度计划价格不包括 DCA 内的任何数据或消息服务。除非您使用该服务向 CRU 线路添加符合条件的数据或消息计划（单独出售），否则以下按使用付费费率适用于国内数据或消息使用：短信 - 每条 20¢；图片/视频消息 - 每条 30¢；数据 - 每 MB 2 美元。国际：月度计划价格不适用于 DCA 之外的通话、短信或数据使用（国际漫游），也不适用于从 DCA 向 DCA 之外的号码拨打电话或发送短信（国际长途电话/国际短信）。按使用付费费率适用于此类国际使用，除非您使用国际服务（单独出售）向 CRU 线路添加符合条件的国际套餐。有关当前国际漫游按使用付费费率，请参阅 att.com/intlppurates。要了解当前国际长途电话和国际短信的按使用付费费率，请参阅 att.com/worldconnect 。
dasa/ciwg 计划 - 2024
请按照电子邮件中的说明操作（稍后将由 IMS 发送），如果您对在 IMS 中输入数据/支付费用有任何疑问，请联系 support-ims@nitc.ac.in。考生应检查其注册电子邮件 ID 的垃圾邮件文件夹，以防未在收件箱中收到电子邮件。NITC 学院电子邮件 ID 的工作方式与 Gmail 相同，也适用于谷歌电子邮件平台。学院学号作为其临时密码。为了保护电子邮件中的数据，可以像在 Gmail 中一样更改密码。可以随时使用 NITC 学院电子邮件 ID 及其密码访问 IMS 门户。此外，所有通信都将通过门户和/或学院电子邮件 ID 进行。考生应在实际报告前一天完成在线流程，包括支付学院余额费用。有关宿舍录取相关费用及其与宿舍录取和房间分配相关的付款方式，请查看网页 https://nitc.ac.in/hostels/overview 并按照那里给出的说明进行操作。在 IMS 门户中，考生可以选择是否需要宿舍住宿
![arXiv:2106.02498v1 [cs.AI] 2021 年 6 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\93f7f6b4cf13f430992a922d1f2df15a49e78633.png)
arXiv:2106.02498v1 [cs.AI] 2021 年 6 月 4 日
由于机器学习在过去几年中取得了巨大进步，多种人工智能 (AI) 技术已越来越多地从受控研究实验室环境转移到我们的日常生活中。最简单的例子是保持我们的电子邮件帐户井然有序的垃圾邮件过滤器、帮助我们拍摄肖像照的人脸检测器、建议我们可能喜欢的电影和服装的在线推荐系统，或引导我们前往度假屋的交互式地图。人工智能显然在许多决策场景中都发挥了支持作用，但当涉及到医疗保健、招聘政策、教育、银行或司法等对个人和社会产生重大影响的敏感领域时，制定如何设计、开发、部署和监控这项技术的指导方针就变得至关重要。事实上，机器学习模型制定的决策规则是由数据驱动的，歧视性偏见可以通过多种方式渗透到数据中。在这些数据上训练的算法会将受保护的属性（例如性别、种族或残疾）与预测任务过度关联，从而带来放大偏见和社会刻板印象的风险。
通过人机协作实现更强大的对抗基线
自然语言处理 (NLP) 系统通常用于对抗性任务，例如检测垃圾邮件、辱骂、仇恨言论和虚假新闻。正确评估此类系统需要动态评估来搜索模型中的弱点，而不是静态测试集。先前的工作已经在手动和自动生成的示例上评估了此类模型，但这两种方法都有局限性：手动构建的示例创建起来很耗时，并且受到创建者的想象力和直觉的限制，而自动构建的示例通常不合语法或标签不一致。我们建议将人类和人工智能的专业知识结合起来生成对抗性示例，受益于人类在语言方面的专业知识和自动攻击更快、更彻底地探测目标系统的能力。我们提出了一个促进攻击构建的系统，将人类判断与自动攻击相结合，以更有效地创建更好的攻击。我们自己实验的初步结果表明，人机混合攻击比纯人类或纯人工智能攻击更有效。验证这些假设的完整用户研究仍有待完成。
线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。
Joslin 糖尿病 pdf 免费下载
《乔斯林糖尿病》第 14 版是一本全面的糖尿病指南，由乔斯林糖尿病中心和全球其他领先机构的专家撰写。此版有 80 多位撰稿人，包括关于激素作用和代谢的新章节，以及关于遗传学、亚洲和非洲糖尿病以及美国少数群体糖尿病的更新章节。本书还涵盖了视网膜病变、心血管疾病、伤口愈合和糖尿病女性的治疗。所有图表均已完全修订。 ####第一部分：胰岛发育和功能的基本机制 ####第二部分：激素作用和代谢调节 ####第三部分：糖尿病：定义、遗传学和发病机制 ####第四部分：肥胖和脂蛋白紊乱 ####第五部分：糖尿病的治疗 ####第六部分：糖尿病并发症的生物学 ####第七部分：糖尿病并发症：临床方面 ####第八部分：低血糖和胰岛细胞肿瘤 索引：1189 注意：本文不包含任何垃圾邮件或垃圾内容。纵观这一章关于非洲和美国少数群体的糖尿病，以及视网膜病变、心血管疾病、伤口愈合和糖尿病女性治疗等其他新章节，第十四版已完全更新了所有数据。
使用...
I.引言社交媒体上的假概况可以采取多种形式，从张贴垃圾邮件的简单机器人到试图欺骗真正的用户以获取金钱，社交影响或其他非法目的的更高级的模仿者。传统方法（例如手动评论和用户报告）在处理大量的在线配置文件和互动方面的情况不足。这个差距强调了对更复杂的技术解决方案的需求。机器学习已成为在社交平台上处理假帐户的有效方法。通过利用机器学习算法，我们可以根据唯一的模式和特征自动发现并分类伪造的配置文件。社交媒体的越来越多的作用，与假帐户相关的挑战以及机器学习技术的进步都为开发旨在识别和对这些配置文件进行分类的工具的开发做出了贡献。本研究旨在通过提供一项全面的策略来通过机器学习来解决Instagram上的伪造资料问题，从而促进更安全，更可靠的在线空间。有关“使用机器学习的伪造概况识别和分类”的研究，其潜力有可能解决与用户信任，在线安全和平台完整性有关的关键问题。通过利用机器的功率
单元1
据说，计算机程序可以从经验E中学习到某些类别的任务t和绩效指标P，如果P的绩效t（如P所测量）可以通过Experience E进行。汤姆·米切尔（Tom Mitchell，1998）的赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的定义：机器学习是对算法的研究，•提高其绩效p•在某些任务上，在某些任务上•有经验。正确分类的单词的百分比：手写单词的人体标记图像的数据库T：使用视觉传感器在四车道的高速公路上行驶P：在人为判断的误差之前传播的平均距离E：一系列图像和转向命令在观察人类驾驶员时记录下来。t：将电子邮件分类为垃圾邮件或合法。P：正确分类的电子邮件百分比。e：电子邮件数据库，有些带有人提供标签
建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标