2023年發生了許多關於人工智慧（ai）的「第一次」：特斯拉的自動駕駛系統第一次實現車禍**、alexa作為**案證人被傳喚、白宮發表人工智慧***以及谷歌的alphago在圍棋比賽中戰勝人類冠軍。ai戰功赫赫的2023年已經過去，隨著ai技術進一步滲入到人們的日常生活的方方面面，ai在2023年有望迎來更大進步。
以下是我們就此所做的一些展望。
更加個性化的ai
通過這種更為協作的途徑，我們終於可以期待看到人工智慧的個性化發展。具有獨特個性、氣質乃至不同智力水平的ai程式將大量出現。
（當下幫助機器思考的若干ai演算法。圖／cio journal/narrative science）
更好的對話互動
試圖同siri或alexa進行交談常常令人抓狂。首先，她們沒多少幽默感；其次這些機械人女士尚不能滿足我們對乙個智慧型助理的所有期待。坦率地講她們很是乏味，絲毫不健談。
但在2023年，這一切或許將要改變。
nvidia副總裁兼總經理吉姆·麥克修(jim mchugh)**，2023年將會有一款聊天機械人能夠通過圖靈測試，具有與人類無異的反應模式，以至於一般人無法判斷它是人還是機器。機器學習、自然語言處理和模式識別技術的進展推動這種ai產生，並最終會推動產生更多人性化的ai程式。
「在未來，我們將看到系統在人性化過程上的進步，包括更自然、更流暢的談話——將可以根據上下文解決多個需求。機器可以更深刻地理解人類的價值觀和意圖，比如識別我們在郵件和簡訊中對他人所作的承諾。」微軟研究院總經理埃里克·霍維茨(eric horvitz)說。
不久的將來，你就可以同alexa進行所期待的的深刻、有意義的交談。
機器認知
諮詢公司ovum稱：「機器學習將是2023年大資料分析的最大瓦解者。」深度學習和神經網路的機制模擬了人類大腦的分層認知處理機制，已經顯示出了實現類人水平的機器智慧型的可行性。
由於並行處理能力的大規模公升級使網路能夠處理更大的資料塊，在2023年我們可以期待在機器學習方面取得更大進步。「生成式對抗網路」（gan）是機器學習中的下乙個大進展。gan本質上是雙重網路，乙個從資料集中學習，另乙個對資料真假進行鑑別。
機器學習能力將在2023年迎來大提公升，開始接近認識成熟。
得力助手
微軟人工智慧與研究部門的執行副總裁沈向洋（harry shum）對未來一年ai的發展進行了樂觀展望：
「在2023年，我們將看到ai面向個人和組織部署的加快。隨著技術的進步，計算機獲得更強的能力來感知和理解我們的世界——這在提公升我們生產力的同時帶來更多樂趣。同時也將幫助應對疾病、蒙昧和貧窮等社會挑戰。」
這似乎是人們對人工智慧在新一年裡發展的共識。不是什麼神秘的奇點，也不是突然的「機器覺醒」給人類帶來不幸。這些事不過是幻想，現實會平淡的多。
如果ai意味著人類工具的進化，只是被賦予有限的、近乎本能的意識，那麼未來機械人將會是人類的得力助手。所以，不要期待2023年會出現「天網」或「哈爾9000」那樣的科幻機械人，現實不會那麼戲劇性。人們小步向前邁向新時代，在那裡我們的工具將具有與人類相同的感知和反應能力。
至於2023年，那又會是另乙個故事了，現在**還為時過早。
大資料分析 機器學習演算法實現的演化
我將會對機器學習演算法的不同的實現正規化進行講解，既有來自文獻中的，也有來自開源社群裡的。首先，這裡列出了目前可用的三代機器學習工具。傳統的機器學習和資料分析的工具，包括sas，ibm的spss，weka以及r語言。它們可以在小資料集上進行深度分析 工具所執行的節點的記憶體可以容納得下的資料集。第二...
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機器學習基礎 資料分析
1 問題定義 2 資料獲取 3 資料預處理 4 資料分析與建模 5 資料視覺化及資料報告的撰寫 貢獻度分析又稱帕累託分析，它的原理是帕累託法則又稱2 8定律。即累積效應達80 的前幾個因素。用統計指針對定量資料進行統計描述，常從集中趨勢和離中趨勢兩個方面進行分析。1 集中趨勢度量 均值 中位數 眾數...