人工智能专业关键课程有哪些? (人工智能专业课程有哪些)

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• 人工智能专业关键课程有哪些?
• 常识图谱在运行畛域有什么价值？
• 常识图谱有什么用途？

人工智能专业关键课程有哪些?

人工智能技术相关到人工智能产品能否可以顺利运行到咱们的生存场景中。

在人工智能畛域，它普遍蕴含了机器学习、常识图谱、自然言语处置、人机交互、计算机视觉、动物特色识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门触及统计学、系统辨识、迫近实践、神经网络、优化实践、计算机迷信、脑迷信等诸多畛域的交叉学科，钻研计算机怎样模拟或成功人类的学习行为，以失掉新的常识或技艺，从新组织已有的常识结构使之始终改善自身的性能，是人工智能技术的中心。

基于数据的机器学习是现代智能技术中的关键方法之一，钻研从观测数据(样本)登程寻觅法令，应用这些法令对未来数据或无法观测的数据启动预测。

依据学习形式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

依据学习形式将机器学习分类为监视学习、无监视学习和强化学习等。

依据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、常识图谱常识图谱实质上是结构化的语义常识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号方式形容物理环球中的概念及其相互相关，其基本组成单位是“实体—相关—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。

不同实体之间经过相关相互结合，构成网状的常识结构。

在常识图谱中，每个节点示意理想环球的“实体”，每条边为实体与实体之间的“相关”。

深刻地讲，常识图谱就是把一切不同种类的消息衔接在一同而失掉的一个相关网络，提供了从“相关”的角度去剖析疑问的才干。

常识图谱可用于反欺诈、不分歧性验证、组团欺诈等公共安保保证畛域，须要用到意外剖析、静态剖析、灵活剖析等数据开掘方法。

特意地，常识图谱在搜查引擎、可视化展现和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的抢手工具。

然而，常识图谱的开展还有很大的应战，如数据的噪声疑问，即数据自身有失误或许数据存在冗余。

随着常识图谱运行的始终深化，还有一系列关键技术须要打破。

三、自然言语处置自然言语处置是计算机迷信畛域与人工智能畛域中的一个关键方向，钻研能成功人与计算机之间用自然言语启动有效通讯的各种实践和方法，触及的畛域较多，关键包括机器翻译、机器阅读了解和问答系统等。

机器翻译机器翻译技术是指应用计算机技术成功从一种自然言语到另外一种自然言语的翻译环节。

基于统计的机器翻译方法打破了之前基于规定和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得渺小优化。

基于深度神经网络的机器翻译在日常书面语等一些场景的成功运行曾经浮现出了渺小的后劲。

随着高低文的语境表征和常识逻辑推理才干的开展，自然言语常识图谱始终扩大，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等畛域取得更大停顿。

语义了解语义了解技术是指应用计算机技术成功对文本篇章的了解，并且回答与篇章相关疑问的环节。

语义了解更器重于对高低文的了解以及对答案精准水平的把控。

随着MCTest数据集的颁布，语义了解遭到更多关注，取得了极速开展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。

语义了解技术将在智能客服、产品智能问答等相关畛域施展关键作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统问答系统分为放开畛域的对话系统和特定畛域的问答系统。

问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然言语与人交流的技术。

人们可以向问答系统提交用自然言语表白的疑问，系统会前往关联性较高的答案。

虽然问答系统目前曾经有了不少运行产品产生，但大多是在实践消息服务系统和智能手机助手等畛域中的运行，在问答系统鲁棒性方面依然存在着疑问和应战。

自然言语处置面临四大应战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法造成未知言语现象的无法预测性;三是数据资源的不充沛使其难以笼罩复杂的言语现象;四是语义常识的含糊性和盘根错节的关联性难以用方便的数学模型形容，语义计算须要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互关键钻研人和计算机之间的消息替换，关键包括人到计算机和计算机到人的两部分消息替换，是人工智能畛域的关键的中心技术。

人机交互是与认知心思学、人机工程学、多媒体技术、虚构理想技术等亲密相关的综合学科。

传统的人与计算机之间的消息替换关键依托交互设施启动，关键包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设施，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输入设施。

人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉计算机视觉是经常使用计算机模拟人类视觉系统的迷信，让计算机领有相似人类提取、处置、了解和剖析图像以及图像序列的才干。

智能驾驶、机器人、智能医疗等畛域均须要经过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处置消息。

近来随着深度学习的开展，预处置、特色提取与算法处置慢慢融合，构成端到端的人工智能算法技术。

依据处置的疑问，计算机视觉可分为计算成像学、图像了解、三维视觉、灵活视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术开展迅速，已具有初步的产业规模。

未来计算机视觉技术的开展关键面临以下应战：一是如何在不同的运行畛域和其余技术更好的结合，计算机视觉在处置某些疑问时可以普遍应用大数据，曾经逐渐成熟并且可以超越人类，而在某些疑问上却无法到达很高的精度;二是如何降落计算机视觉算法的开发期间和人力老本，目前计算机视觉算法须要少量的数据与人工标注，须要较长的研发周期以到达运行畛域所要求的精度与耗时;三是如何放慢新型算法的设计开发，随着新的成像配件与人工智能芯片的产生，针对不同芯片与数据采集设施的计算机视觉算法的设计与开发也是应战之一。

六、动物特色识别动物特色识别技术是指经过集体生理特色或行为特色对集体身份启动识别认证的技术。

从运行流程看，动物特色识别通常分为注册和识别两个阶段。

注册阶段经过传感器对人体的动物表征消息启动采集，如应用图像传感器对指纹和人脸等光学消息、麦克风对谈话声等声学消息启动采集，应用数据预处置以及特色提取技术对采集的数据启动处置，失掉相应的特色启动存储。

识别环节驳回与注册环节分歧的消息采集方式看待识别人启动消息采集、数据预处置和特色提取，而后将提取的特色与存储的特色启动比对剖析，成功识别。

从运行义务看，动物特色识别普通分为识别与确认两种义务，识别是指从存储库中确定待识别人身份的环节，是一对多的疑问;确认是指将待识别人消息与存储库中特定单人消息启动比对，确定身份的环节，是一对一的疑问。

动物特色识别技术触及的内容十分普遍，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种动物特色，其识别环节触及到图像处置、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。

目前动物特色识别作为关键的智能化身份认证技术，在金融、公共安保、教育、交通等畛域失掉普遍的运行。

七、VR/AR虚构理想(VR)/增强理想(AR)是以计算机为中心的新型视听技术。

结合相关迷信技术，在肯定范围内生成与实在环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。

用户借助必要的装备与数字化环境中的对象启动交互，相互影响，取得近似实在环境的感触和体验，经过显示设施、跟踪定位设施、触力觉交互设施、数据失掉设施、公用芯片等成功。

虚构理想/增强理想从技术特色角度，依照不同处置阶段，可以分为失掉与建模技术、剖析与应用技术、替换与散发技术、展现与交互技术以及技术规范与评价体系五个方面。

失掉与建模技术钻研如何把物理环球或许人类的创意启动数字化和模型化，难点是三维物理环球的数字化和模型化技术;剖析与应用技术重点钻研对数字内容启动剖析、了解、搜查和常识化方法，其难点是在于内容的语义示意和剖析;替换与散发技术关键强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的共性化服务等，其中心是放开的内容替换和版权治理技术;展现与替换技术重点钻研合乎人类习气数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂消息的认知才干，其难点在于建设自然谐和的人机交互环境;规范与评价体系重点钻研虚构理想/增强理想基础资源、内容编目、信源编码等的规范规范以及相应的评价技术。

目前虚构理想/增强理想面临的应战关键体如今智能失掉、普适设施、自在交互和感知融合四个方面。

在配件平台与装置、中心芯片与器件、软件平台与工具、相关规范与规范等方面存在一系列迷信技术疑问。

总体来说虚构理想/增强理想出现虚构理想系统智能化、真假环境对象无缝融合、自然交互全方位与温馨化的开展趋向

常识图谱在运行畛域有什么价值？

常识图谱是一种基于图形化的常识示意方式，可以形容理想环球中各种概念、实体以及它们之间的相关。

近年来，随着人工智能技术的始终开展，常识图谱在各个畛域中的运行越来越普遍，其价值也越来越遭到人们的关注。

以下是常识图谱在运行畛域中的一些价值：

1. 提高搜查效率：搜查引擎是常识图谱的关键运行之一。

经过构建常识图谱，搜查引擎可以更好地理解用户的搜查用意，从而前往愈加准确、相关的搜查结果。

常识图谱中的实体和相关可以提供愈加丰盛的高低文消息，协助搜查引擎更好地理解用户的查问。

2. 辅佐决策：在金融、医疗、法律等畛域，常识图谱可以用于辅佐决策。

经过整合各种数据源和专业常识，常识图谱可以提供愈加片面、深化的消息和剖析，协助专业人员做出愈加理智、迷信的决策。

3. 介绍系统：电商、社交媒体等运行中，介绍系统是一个关键的配置。

经过构建常识图谱，介绍系统可以更好地理解用户的需求和兴味，从而提供愈加共性化、精准的介绍结果。

常识图谱中的实体和相关可以提供愈加丰盛的高低文消息，协助介绍系统更好地理解用户的偏好和行为。

4. 智能问答：智能问答系统是近年来越来越遭到关注的运行之一。

经过构建常识图谱，智能问答系统可以更好地理解用户的疑问和用意，从而提供愈加准确、有用的回答。

常识图谱中的实体和相关可以提供愈加丰盛的高低文消息，协助系统更好地理解用户的语义和语境。

5. 语义网：语义网是下一代互联网的关键开展方向之一。

经过构建常识图谱，语义网可以更好地成功各种消息的互联互通和共享。

常识图谱中的实体和相关可以提供愈加明白、规范的语义定义，从而成功愈加智能化、高效化的消息共享和应用。

总之，常识图谱在各个畛域中的运行价值是十分普遍的。

未来随着技术的始终提高和运行场景的始终扩大，常识图谱的运行前景将会愈加宽广。

常识图谱有什么用途？

常识图谱 (Knowledge Graph) 是以后的钻研热点。

自从2012年Google推出自己第一版常识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。

各大互联网企业在之后的短短一年内纷繁推出了自己的常识图谱产品以作为回应。

比如在国际，互联网巨头网络和网络区分推出”知心“和”知立方”来改良其搜查品质。

那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 常识图谱可以有哪方面的运行呢？

目录1. 什么是常识图谱？2. 常识图谱的示意3. 常识图谱的存储4. 运行5. 应战6. 结语

1. 什么是常识图谱？

常识图谱实质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

在常识图谱里，每个节点示意理想环球中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“相关”。

常识图谱是相关的最有效的示意方式。

深刻地讲，常识图谱就是把一切不同种类的消息（Heterogeneous Information）衔接在一同而失掉的一个相关网络。

常识图谱提供了从“相关”的角度去剖析疑问的才干。

常识图谱这个概念最早由Google提出，关键是用来优化现有的搜查引擎。

不同于基于关键词搜查的传统搜查引擎，常识图谱可用来更好地查问复杂的关联消息，从语义层面了解用户用意，改良搜查品质。

比如在Google的搜查框里输入Bill Gates的时刻，搜查结果页面的右侧还会产生Bill Gates相关的消息比如出世年月，家庭状况等等。

另外，关于稍微复杂的搜查语句比如 ”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确前往他的妻子Melinda Gates。

这就说明搜查引擎经过常识图谱真歪了解了用户的用意。

上方提到的常识图谱都是属于比拟普遍的范围，在通用畛域里处置搜查引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的疑问。

接上去咱们看一下特定畛域里的 (Domain-Specific) 常识图谱示意方式和运行，这也是工业界比拟关心的话题。

2. 常识图谱的示意

假定咱们用常识图谱来形容一个理想（Fact） - “张三是李四的父亲”。

这里的实体是张三和李四，相关是“父亲”（is_father_of）。

当然，张三和李四也或许会跟其他人存在着某种类型的相关（临时不思考）。

当咱们把电话号码也作为节点参与到常识图谱以后（电话号码也是实体），人和电话之间也可以定义一种相关叫 has_phone，就是说某个电话号码是属于某团体。

上方的图就展现了这两种不同的相关。

另外，咱们可以把期间作为属性（Property）减少到 has_phone 相关里来示意放开电话号码的期间。

这种属性不只可以加到相关里，还可以加到实体当中，当咱们把一切这些消息作为相关或许实体的属性减少后，所失掉的图谱称之为属性图 （Property Graph）。

属性图和传统的RDF格局都可以作为常识图谱的示意和存储方式，但二者还是有区别的，这将在前面章节做方便说明。

3. 常识图谱的存储

常识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式关键有两种方式：RDF存储格局和图数据库(Graph target=_blank>

当然，假设须要设计的常识图谱十分方便，而且查问也不会触及到1度以上的关联查问，咱们也可以选用用相关型数据存储格局来保留常识图谱。

但对那些稍微复杂的相关网络（理想生存中的实体和相关普遍都比拟复杂），常识图谱的优势还是十分清楚的。

首先，在关联查问的效率上会比传统的存储方式有清楚的提高。

当咱们触及到2,3度的关联查问，基于常识图谱的查问效率会高出几千倍甚至几百万倍。

其次，基于图的存储在设计上会十分灵敏，普通只要要部分的改动即可。

比如咱们有一个新的数据源，咱们只要要在已有的图谱上拔出就可以。

于此同样，相关型存储方式灵敏性方面比拟差，它一切的Schema都是提早定义好的，假设后续要扭转，它的代价是十分高的。

最后，把实体和相关存储在图数据结构是一种合乎整个故事逻辑的最好的方式。

4. 运行

在本文中，咱们关键探讨常识图谱在互联网金融行业中的运行。

当然，很多运行场景和想法都可以加长到其余的各行各业。

这里提到的运行场景只是冰山一角， 在很多其余的运行上，常识图谱依然可以施展它潜在的价值， 咱们在后续的文章中会继续探讨。

反欺诈

反欺诈是风控中十分关键的一道环节。

基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同起源的数据（结构化，非结构）整合在一同，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈案件（比如身份造假，集团欺诈，代办包装等）。

而且不少欺诈案件会触及到复杂的相关网络，这也给欺诈查看带来了新的应战。

常识图谱，作为相关的间接示意方式，可以很好地处置这两个疑问。

首先，常识图谱提供十分方便的方式来减少新的数据源，这一点在前面提到过。

其次，常识图谱自身就是用来示意相关的，这种直观的示意方法可以协助咱们更有效地剖析复杂相关中存在的特定的潜在危险。

反欺诈的中心是人，首先须要把与借款人相关的一切的数据源买通，并构建蕴含少数据源的常识图谱，从而整分解为一台机器可以了解的结构化的常识。

在这里，咱们不只可以整合借款人的基本消息（比如放开时填写的消息），还可以把借款人的生产记载、行为记载、网上的阅读记载等整合到整个常识图谱里，从而启动剖析和预测。

这里的一个难点是很多的数据都是从网络上失掉的非结构化数据，须要应用机器学习、自然言语处置技术把这些数据变成结构化的数据。

不分歧性验证

不分歧性验证可以用来判别一个借款人的欺诈危险，这个跟交叉验证相似。

比如借款人张三和借款人李四填写的是同一个公司电话，但张三填写的公司和李四填写的公司齐全不一样，这就成了一个危险点，须要查看人员分内的留意。

再比如，借款人说跟张三是好友相关，跟李四是父子相关。

当咱们试图把借款人的消息减少到常识图谱里的时刻，“分歧性验证”引擎会触发。

引擎首先会去读取张三和李四的相关，从而去验证这个“三角相关”能否正确。

很显然，好友的好友不是父子相关，所以存在着清楚的不分歧性。

不分歧性验证触及到常识的推理。

深刻地讲，常识的推理可以了解成“链接预测”，也就是从已有的相关图谱里推导出新的相关或链接。

比如在上方的例子，假定张三和李四是好友相关，而且张三和借款人也是好友相关，那咱们可以推理偿还款人和李四也是好友相关。

组团欺诈

相比虚伪身份的识别，组团欺诈的开掘难度更大。

这种组织在十分复杂的相关网络里暗藏着，不容易被发现。

当咱们只要把其中隐含的相关网络梳理清楚，才有或许去剖析并发现其中潜在的危险。

常识图谱，作为自然的相关网络的剖析工具，可以协助咱们更容易地去识别这种潜在的危险。

举一个方便的例子，有些组团欺诈的成员会用虚伪的身份去放开存款，但部分消息是共享的。

上方的图大略说明了这种情景。

从图中可以看出张三、李四和王五之间没有间接的相关，但经过相关网络咱们很容易看出这三者之间都共享着某一部分消息，这就让咱们马上联想到欺诈危险。

虽然组团欺诈的方式泛滥，但有一点值得必需的是常识图谱肯定会比其余任何的工具提供更佳方便的剖析手腕。

意外剖析（Anomaly Detection）

意外剖析是数据开掘钻研畛域里比拟关键的课题。

咱们可以把它方便了解成从给定的数据中找出“意外”点。

在咱们的运行中，这些”意外“点或许会关联到欺诈。

既然常识图谱可以看做是一个图 （Graph），常识图谱的意外剖析也大都是基于图的结构。

因为常识图谱里的实体类型、相关类型不同，意外剖析也须要把这些额外的消息思考出来。

大少数基于图的意外剖析的计算量比拟大，可以选用做离线计算。

在咱们的运行框架中，可以把意外剖析分为两大类： 静态剖析和灵活剖析，前面会逐个讲到。

- 静态剖析

所谓的静态剖析指的是，给定一个图形结构和某个期间点，从中去发现一些意外点（比如无心外的子图）。

下图中咱们可以很清楚地看到其中五个点的相互严密度十分强，或许是一个欺诈组织。

所以针对这些意外的结构，咱们可以做出进一步的剖析。

- 灵活剖析

所谓的灵活剖析指的是剖析其结构随期间变动的趋向。

咱们的假定是，在短期间内常识图谱结构的变动不会太大，假设它的变动很大，就说明或许存在意外，须要进一步的关注。

剖析结构随期间的变动会触及到时序剖析技术和图相似性计算技术。

有兴味的读者可以去参考这方面的资料【2】。

失联客户治理

除了贷前的危险控制，常识图谱也可以在贷后施展其弱小的作用。

比如在贷后失联客户治理的疑问上，常识图谱可以协助咱们开掘出更多潜在的新的咨询人，从而提高催收的成功率。

理想中，不少借款人在借款成功后产生不还款现象，而且玩“捉迷藏”，咨询不上自己。

即使试图去咨询借款人曾经提供过的其余咨询人，但还是没有方法咨询到自己。

这就进入了所谓的“失联”形态，使得催收人员也无从下手。

那接上去的疑问是，在失联的状况下，咱们有没有方法去开掘跟借款人有相关的新的咨询人？ 而且这部分人群并没有以关联咨询人的身份出如今咱们的常识图谱里。

假设咱们能够开掘出更多潜在的新的咨询人，就会大大地提高催收成功率。

举个例子，在上方的相关图中，借款人跟李四有间接的相关，但咱们却咨询不上李四。

那有没有或许经过2度相关的剖析，预测并判别哪些李四的咨询人或许会心识借款人。

这就触及到图谱结构的剖析。

智能搜查及可视化展现

基于常识图谱，咱们也可以提供智能搜查和数据可视化的服务。

智能搜查的配置相似于常识图谱在Google, Baidu上的运行。

也就是说，关于每一个搜查的关键词，咱们可以经过常识图谱来前往更丰盛，更片面的消息。

比如搜查一团体的身份证号，咱们的智能搜查引擎可以前往与这团体相关的一切历史借款记载、咨询人消息、行为特色和每一个实体的标签（比如黑名单，同业等）。

另外，可视化的好处显而易见，经过可视化把复杂的消息以十分直观的方式出现出来， 使得咱们对暗藏消息的前因结果了如指掌。

精准营销

“A knowledge graph allows you to take core information about your customer—their name, where they reside, how to contact them—and relate it to who else they know, how they interact on the web, and more”-- Michele Goetz, a Principal Analyst at Forrester Research

一个痴呆的企业可以比它的竞争对手以更为有效的方式去开掘其潜在的客户。

在互联网时代，营销手腕多种多样，但不论有多少种方式，都离不开一个中心 - 剖析用户和了解用户。

常识图谱可以结合多种数据源去剖析实体之间的相关，从而对用户的行为有更好的了解。

比如一个公司的市场经理用常识图谱来剖析用户之间的相关，去发现一个组织的独特喜好，从而可以有针对性的对某一类人群制订营销战略。

只要咱们能更好的、更深化的（Deep understanding）了解用户的需求，咱们才干更好地去做营销。

5. 应战

常识图谱在工业界还没有构成大规模的运行。

即使有部分企业试图往这个方向开展，但很多仍处于调研阶段。

关键的要素是很多企业对常识图谱并不了解，或许了解不深。

但有一点可以必需的是，常识图谱在未来几年内必将成为工业界的抢手工具，这也是从目前的趋向中很容易预测到的。

当然，常识图谱毕竟是一个比拟新的工具，所以在实践运行中肯定会触及到或多或少的应战。

数据的噪声

首先，数据中存在着很多的噪声。

即使是曾经存在库里的数据，咱们也不能保证它有100%的准确性。

在这里关键从两个方面说起。

第一，目前积攒的数据自身有失误，所以这部分失误数据须要纠正。

最方便的纠正方法就是做离线的不分歧性验证，这点在前面提过。

第二， 数据的冗余。

比如借款人张三填写公司名字为”普惠“，借款人李四填写的名字为”普惠金融“，借款人王五则填写成”普惠金融消息服务有限公司“。

虽然这三团体都附属于一家公司，但因为他们填写的名字不同，计算机则会以为他们三个是来自不同的公司。

那接上去的疑问是，怎样从海量的数据中找出这些存在歧义的名字并将它们兼并成一个名字？ 这就触及到自然言语处置中的”消歧剖析”技术。

非结构化数据处置才干

在大数据时代，很少数据都是未经处置过的非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频等。

特意在互联网金融行业里，咱们往往会面对少量的文本数据。

怎样从这些非结构化数据里提取出有价值的消息是一件十分有应战性的义务，这对把握的机器学习，数据开掘，自然言语处置才干提出了更高的门槛。

常识推理

推理才干是人类智能的关键特色，使得咱们可以从已有的常识中发现隐含的常识， 普通的推理往往须要一些规定的允许【3】。

例如“好友”的“好友”，可以推理出“好友”相关，“父亲”的“父亲”可以推理出“祖父”的相关。

再比如张三的好友很多也是李四的好友，那咱们可以推测张三和李四也很有或许是好友相关。

当然，这里会触及到概率的疑问。

当消息量特意多的时刻，怎样把这些消息（side information）有效地与推理算法结合在一同才是最关键的。

罕用的推理算法包括基于逻辑（Logic） 的推理和基于散布式示意方法（Distributed Representation）的推理。

随着深度学习在人工智能畛域的位置变得越来越关键，基于散布式示意方法的推理也成为目前钻研的热点。

假设有兴味可以参考一下这方面目前的上班停顿【4,5,6,7】。

大数据、小样本、构建有效的生态闭环是关键

虽然如今能失掉的数据量十分庞大，咱们依然面临着小样本疑问，也就是样本数量少。

假定咱们须要搭建一个基于机器学习的反欺诈评分系统，咱们首先须要一些欺诈样本。

但实践上，咱们能拿到的欺诈样本数量不多，即使有几百万个存款放开，最后被咱们标志为欺诈的样本很或许也就几万个而已。

这对机器学习的建模提出了更高的应战。

每一个欺诈样本咱们都是以很高昂的“代价”失掉的。

随着期间的推移，咱们肯定会搜集到更多的样本，但样本的增长空间还是有局限的。

这有区别于传统的机器学习系统，比如图像识别，不难拿到好几十万甚至几百万的样本。

在这种小样本条件下，构建有效的生态闭环尤其的关键。

所谓的生态闭环，指的是构建有效的自反应系统使其能够实时地反应给咱们的模型，并使得模型始终地自优化从而优化准确率。

为了搭建这种自学习系统，咱们不只要完善已有的数据流系统，而且要深化到各个业务线，并对相应的流程启动优化。

这也是整个反欺诈环节必要的环节，咱们要知道整个环节都充溢着博弈。

所以咱们须要始终地经过反应信号来调整咱们的战略。

6. 结语

常识图谱在学术界和工业界遭到越来越多的关注。

除了本文中所提到的运行，常识图谱还可以运行在权限治理，人力资源治理等不同的畛域。

在后续的文章中会具体地讲到这方面的运行。

参考文献

【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., ... & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data. In COLD.

【2】User Behavior Tutorial

【3】刘知远 常识图谱——机器大脑中的常识库 第二章 常识图谱——机器大脑中的常识库

【4】Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs.

【5】Socher, R., Chen, D., Manning, C. D., & Ng, A. (2013). Reasoning with neural tensor networks for knowledge base completion. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 926-934).

【6】Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., & Yakhnenko, O. (2013). Translating embeddings for modeling multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 2787-2795).

【7】Jenatton, R., Roux, N. L., Bordes, A., & Obozinski, G. R. (2012). A latent factor model for highly multi-relational data. In Advances in Neural Information Processing Systems(pp. 3167-3175).