人工智能大咖在京东都讲了些什么干货

2017-01-24 JDTech 信息与电子前沿

本文转载自微信公众号：JDTech

近日机器学习、大数据、智能决策、人工智能等各种技术热词一直萦绕在京东蓝方方的上空，究竟在京东发生了什么大事？小编探究发现，原来是五位世界顶级的人工智能领域学者和专家莅临京东并带来了精彩分享。

下面一起来看看“供应链管理与人工智能大师分享”讲座中大咖们究竟都讲了什么干货！

关键词：机器学习 大数据

加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学、统计学MartinJ.Wainwright教授：“在大数据时代，一方面是不断更新增长的海量数据，一方面是不断更新完善的基础软硬件，这些都使得机器学习算法可以在更广的范围和更深的领域进行作业，数据的价值也能进一步被挖掘出来。”“对互联网企业来说，伴随新数据和新问题的不断涌现，机器学习算法基础理论的建设还需要不断加强，在这方面未来人才的需求很大。”

关键词：优化智能决策

斯坦福大学的运筹优化专家、华人唯一获得美国运筹与管理学会冯诺依曼奖的叶荫宇教授表示：“运筹学的核心目标，就是运用系统、科学的优化算法，在现实环境中建立决策模型，同时在考虑多种约束条件下实现目标的最优化。而机器学习正是建模和算法十分重要的技术手段。”“现实环境的复杂性还在于，有诸多不确定的因素，如何刻画这些不确定性，找到蕴藏在中间的特征和规律，也是运筹优化要考虑的问题。”“我们和京东合作开展的收益管理动态定价项目，通过基于机器学习所给出的价格建议，在覆盖品类测试和实际效果上都取得了更优异的销售表现。”

关键词：理论融合

加州伯克利分校美国科学院院士、美国国家工程院院士以及美国艺术与科学院院士Michael I. Jordan教授：“在计算机科学中，数据点数量的增长是‘复杂性’的来源，必须通过算法或者硬件来训练。而在统计学中，数据点数量的增长是‘简单性’的来源，它能让推理在总体上变得更强大，引出渐进式的结果。”“大数据的增长对传统的数据科学理论提出了改变的需求，特别是统计学和计算学的相关理论，应该呈融合式的发展。”“2017年1月我们将正式发布分布式机器学习框架Ray，集统计推理、机器学习、大数据处理、计算等为一体，超越Spark”。

关键词：供应链预测

国际人工智能领域知名青年学者、纽约大学Stern商学院信息运营管理科学陈溪教授：“利用机器学习对需求进行预测,用逻辑回归对用户购买商品的决定进行概率评估以及对商品进行品类划分优化”，“在实际应用中，用户属性,商品等多个属性数据变量很多,通过机器学习进行自动特征选择,可以很好的实现理论模型落地”。“进行有效地数据处理从而使得预测与决策更加精细准确。”

关键词：分布式模型

美国明尼苏达大学、工业与系统工程系，教授及创系系主任张树中教授：“现有人工智能机器学习,如深度神经网络模型底层绝大多数采用一阶算法,对于互联网公司，随着数据的指数级增加,在搜索推荐,机器学习模型,大规模的路径优化,补货优化等方面，分布式模型是大趋势，需要根据具体的问题需求搭建”,“针对互联上常用的分布式ADMM模型,我们使用了最新优化理论的实现算法,比原有的算法在准确度和速度上有了大幅度的提升”。

机器学习、深度学习、人工智能、这些热词背后，是商业环境和科学技术结合越来越紧密的趋势背景，京东Y事业部将借力国际先进成熟的外脑资源，基于京东自身的业务实际和发展目标，打造围绕人工智能核心的智慧供应链生态，并持续推进如智慧库存管理、智慧定价及促销管理等模块，全力提升机器学习技术在京东商城的应用范围和应用深度，驱动供应链管理成本效率的进一步优化提升。