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JEREMY KAHN 2020年03月27日
一旦遇到“黑天鹅”案例，机车夜晚飙车真实视频，多数人工智能系统都会出现难以招架的情况。
此类罕见的极端事件在金融界被称为“黑天鹅”，通常每十年甚至一个世纪才会出现一次，但都会让市场颤抖。新冠疫情显然算得上是一次“黑天鹅”事件。在数据科学和人工智能领域，“黑天鹅”还有一些别称，摩托车跟轿车比赛视频，如边界情况、极端情况、“分布外”数据点等。一旦遇到“黑天鹅”案例，多数人工智能系统都会出现难以招架的情况。
对许多企业的新型人工智能系统而言，新冠疫情是一场实战测试，下载夜晚摩托车飙车视频，也让我们得以看清它们究竟有多强大。现在，大多数机器学习系统需要使用大量历史数据进行训练，但时局骤变时会出现什么情况呢？
比如说，二手摩托车越野车，多数AI驱动的交易算法都是在最近五年才投入使用。其训练数据甚至可能都没有囊括2008年的金融危机，赛摩比赛视频大全，1万左右的摩托车跑车，而且几乎可以肯定的是，当前的很多因素也没有被纳入其中，摩托车夜间骑行视频，例如这种由需求引发的全行业大规模冲击。
因此在过去几周，一些本应能够在各种市场环境中应对自如的人工智能驱动投资策略却交出了远不如预期的成绩单。以英国热门线上零售平台Ocado为例，开125摩托车教学视频，近期其网站经历了前所未有的流量暴增，125摩托车卖废品多少钱，比创建20年以来的流量峰值还要高出4倍之多。在上周四与记者举行的电话会议中，Ocado发言人大卫·什利夫表示，由于近期访客太多，该公司使用机器学习技术来监测网络异常的网络安全软件误以为网站遭受了“拒绝服务”类型的网络攻击，继而采取举措阻止用户访问网站。幸运的是，运营经理通过人工干预避免了这次“误伤”。
企业该怎么做才能让机器学习模型应对这些极端情况？DataRobot是一家专为大型企业开发、运行机器学习模型的波士顿初创企业，私人二手摩托车转让，15秒机车飙车短视频，2019摩托车上牌新规定，1w左右的摩托跑车，该公司的数据科学家杰伊·舒伦可为您提供解决之道。
公司实时监控数据模型至关重要。如果某家杂货店平常一分钟卖22箱牛奶，突然遇到销量增至10倍，肯定想知道原因。舒伦说，能做到的企业并不多。
企业要主动了解哪些机器学习模型，深夜机车飙车视频，以及模型中的哪些输入变量对极端事件最敏感。他说，从电力需求到购物，任何与人类行为相关的事务都可能因为新型冠状病毒改变。
企业要考虑与不同算法相关的风险。如果投放广告的系统出现问题，情况可不妙，但后果远没有系统将价值100万美元的产品运送到因避免社交而关闭的商店严重。
企业里的数据科学家应该跟业务领域专家坐下来，对系统进行模拟压力测试：出现危机时，客户可能想要什么样的产品？如果成千上万顾客要在一周内采购六个月用的卫生纸，供应管理算法要如何应对？
数据科学家可以调整人工智能系统调用的程序，真实夜晚摩托飙车，避免软件因遇到极端情况崩溃。举例来说，如果模型使用价格百分比而不是实际价格，恢复正常功能会更迅速。
公司应该寻找数据中可能存在的代理指标：现在发生的事件更接近哪个历史事件？是飓风桑迪还是1973年石油危机？
最后，数据科学家要仔细考虑未来的训练数据里要不要加入当前新型冠状病毒导致的极端数据。对于某些系统，加入极端情况数据可能帮软件避免受到类似危机的影响。但在很多情况下可能适得其反，摩托车锦标赛视频，导致系统错误地认为危机是一种“新常态”。囤积卫生纸的人买了太多，赛摩比赛视频大全，二手摩托车踏板车，摩托，摩托机车之家2019最新报价，未来几个月内都不用再买，所以不久的将来需求突然崩溃，这一点人类分析师肯定能预料到，但人工智能系统无法预见。
舒伦表示，公司可在不同条件下建立不同类型的机器学习模型：一种是在正常情况下使用，更经济但更脆弱；另一种可能效率较低，但遇到异常数据时不容易崩溃，在极端事件中更可靠。（财富中文网）
译者：梁宇
审校：夏林
此类罕见的极端事件在金融界被称为“黑天鹅”，通常每十年甚至一个世纪才会出现一次，前十名踏板车，旧摩托车市场，但都会让市场颤抖。新冠疫情显然算得上是一次“黑天鹅”事件。在数据科学和人工智能领域，1万入门级摩托车，8000摩托车推荐，交警拍卖摩托车网站，“黑天鹅”还有一些别称，如边界情况、极端情况、“分布外”数据点等。一旦遇到“黑天鹅”案例，多数人工智能系统都会出现难以招架的情况。
对许多企业的新型人工智能系统而言，新冠疫情是一场实战测试，6000左右最好摩托，也让我们得以看清它们究竟有多强大。现在，大多数机器学习系统需要使用大量历史数据进行训练，但时局骤变时会出现什么情况呢？
比如说，2万左右提速快的摩托车，多数AI驱动的交易算法都是在最近五年才投入使用。其训练数据甚至可能都没有囊括2008年的金融危机，而且几乎可以肯定的是，125摩托车卖废品多少钱，摩托跑车比赛视频大全，当前的很多因素也没有被纳入其中，摩托车托运公司，例如这种由需求引发的全行业大规模冲击。
因此在过去几周，摩托车跑车视频欣赏，一些本应能够在各种市场环境中应对自如的人工智能驱动投资策略却交出了远不如预期的成绩单。以英国热门线上零售平台Ocado为例，2019摩托车上牌新规定，近期其网站经历了前所未有的流量暴增，比创建20年以来的流量峰值还要高出4倍之多。在上周四与记者举行的电话会议中，本田小公主2019最新款，2万以内2019新款太子摩托车，Ocado发言人大卫·什利夫表示，大飙车视频，七八千的街车，由于近期访客太多，该公司使用机器学习技术来监测网络异常的网络安全软件误以为网站遭受了“拒绝服务”类型的网络攻击，2019最好踏板摩托车排名，继而采取举措阻止用户访问网站。幸运的是，十款适合摩旅的踏板车，运营经理通过人工干预避免了这次“误伤”。
企业该怎么做才能让机器学习模型应对这些极端情况？DataRobot是一家专为大型企业开发、运行机器学习模型的波士顿初创企业，摩托世界锦标赛视频，重机车飙车视频软件，该公司的数据科学家杰伊·舒伦可为您提供解决之道。
公司实时监控数据模型至关重要。如果某家杂货店平常一分钟卖22箱牛奶，摩托世界锦标赛视频，突然遇到销量增至10倍，二手摩托车踏板车，肯定想知道原因。舒伦说，能做到的企业并不多。
企业要主动了解哪些机器学习模型，以及模型中的哪些输入变量对极端事件最敏感。他说，有斗门牌摩托车转让，从电力需求到购物，1万入门级摩托车，任何与人类行为相关的事务都可能因为新型冠状病毒改变。
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