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2020
11-15

揭秘为什么马云听到人工智能就生气?天猫双11回答了这个问题

DataVisor 创始人之一、CEO Yinglian Xie 博士介绍说,有监督的机器学习是现有系统里两大类的一种(另一种是规则系统)。简单来说,有监督的机器学习就是系统收集些有标签的数据,判断出好人长什么样,坏人长什么样,再根据这个调试。其挑战在于要做特例工程(feature engineering), 要把判断标准调得很贴切。

对于有监督的机器学习来说,另一个挑战是系统收集的训练数据集要好。但是,诈骗无时不刻在发生,标签得到的数据都是过去的数据,疲于应战、只能防守,不仅被诈骗者牵着鼻子走,而且往往模型离线时调得很好,一上线就不行了。Yinglian Xie 说,用有监督学习,由于依赖已有标签,从根本上就存在这个缺陷。

那什么又是规则系统呢?以前有什么样的攻击,系统就制定一些规则:这么做就是好人,那么做就是坏人,用规则调开。然而,这种方式的缺点是手动成本比较高,而且比较被动,总是在亡羊补牢。

DataVisor 创始人兼 CTO Fang Yu(左)和 DataVisor 创始人兼CEO Yinglian Xie(右)

无监督算法则弥补了这两个缺点,对于新型的、未知的、不断变换的攻击,它需要自动适应、自动调整的过程,而且要抓得早,要在刚刚开始之前、还没有被打上标签之前提前就抓住。这种算法是规则系统与有监督机器学习的完美互补;与此同时,它也给有监督的机器学习很快的反馈,帮助有监督的机器学习模型调得更快更好。此外,DataVisor 在无监督的机器学习上还有些自动的规则系统,这也大大降低了人工调试规则的手动成本。

正是“无监督的机器学习”和“在欺诈发生之前就能检测出来”这两大杀手锏的结合,使得 DataVisor 在成立短短几年内就得到了很多大客户的信任:在美国,它的客户包括在线商户点评网站 Yelp 和内容分享网站 Pinterest; 在国内,尽管进入中国市场才刚刚一年时间,DataVisor 也已迅速取得了阿里巴巴集团和社交应用陌陌等大公司的信任。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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