英国皇家学会:机器学习的力量与希望

近日,英国皇家学会(Royal Society)发布了一份题为《机器学习:能通过样本进行学习的计算机的力量与希望(Machine learning: the power and promise of computers that learn by example)》的专题报告,对机器学习进行了较为全面的概述,其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。

据信,英国皇家学会是全世界历史最悠久、而又唯一从未中断过的科学学会,在国际上享有盛誉。在事实上发挥着英国国家科学院的作用(英国没有国家科学院)。其一贯宗旨是支持和推动英国及国际间自然科学和应用科学的发展,倡导以科学成果造福全人类。其网址首页上载明了学会的三大职能,1、英国国家科学院;2、科学学术团体;3、科学研究与交流的资助机构。艾萨克·牛顿、伯特兰·罗素、亚当·斯密等许多著名科学家都曾是该学会的成员,目前在世的著名成员还包括斯蒂芬·霍金和杨振宁等。

报告目录
执行摘要
推荐
章节一:机器学习
1.1 从数据中学习的系统
1.2 皇家学会的机器学习项目
1.3 什么是机器学习
1.4 日常生活中的机器学习
1.5 机器学习、统计、数据科学、机器人和人工智能
1.6 机器学习的发源与演变
1.7 机器学习中的典型问题

章节二:机器学习的新兴应用
2.1 在公共与私人部门中潜在的近期应用
2.2 研究中的机器学习
2.3 增加英国对机器学习的吸收能力

章节三:从数据中提取价值
3.1 机器学习帮助从大数据中提取价值
3.2 创造支持机器学习的数据环境
3.3 扩展开放数据的生命周期需要开放的标准
3.4 开放数据技术性替代:模拟与合成类数据

章节四:从机器学习创造价值
4.1 人力资本,在各个层次上构建技能
4.2 机器学习和产业战略

章节五:社会中的机器学习
5.1 机器学习和公众
5.2 与机器学习应用有关的社会问题
5.3 管理数据使用对机器学习的含义
5.4 机器学习与未来的工作

章节六:机器学习研究的新浪潮
6.1 社会中的机器学习:主要的科学与技术挑战
6.2 可解释且透明
6.3 核实且稳健
6.4 隐私与敏感数据
6.5 处理真实数据:公平且完善的分析渠道
6.6 因果关系
6.7 人机交互
6.8 安全与控制
6.9 支持机器学习研究的新浪潮

附加/术语/附录
机器学习中的典型问题
术语
附录

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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