ICLRAug, 2020

非洲创新绩效建模、可视化和分析

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TL;DR本文介绍了创新绩效的概念和出现方式，并讨论了如何量化它，主要使用来自全球创新指数的数据，重点关注非洲创新绩效。我们简要概述了关于使用机器学习建模创新绩效的现有文献，并使用简单的机器学习技术，通过使用 Stack Overflow 开发者调查的见解，分析和预测全球创新指数中的 “移动应用程序创建指标” 。此外，我们构建和比较模型来预测全球创新指数中的创新输出子指数。
发现论文，激发创造
  • 非洲机器学习研究趋势：30 年统观与文献计量分析评述

    本文对非洲地区机器学习研究的最新进展和相关应用进行了大量文献调查和关键的计量分析，以获取 2761 份机器学习相关文献，并通过科学引文索引扩展检索出发表于 903 种期刊的 482 项引用至少的文章。结果显示出当前机器学习研究的现状和未来趋势，并促进在非洲各地的不同研究机构之间的共同研究和知识交流。

    Apr, 2023

  • 非洲的机器智能研究

    通过多层多尺度和文化意识伦理的角度，本文总结了非洲地区机器智能的最新发展，展示了在音乐、艺术、非正式经济和小型企业等领域中应用机器智能的案例，并就非洲大陆的机器智能排名和指数的可靠性以及不明确的术语算法定义进行了讨论。

    Feb, 2024

  • 机器学习预测的局部和全局可解释度度量

    本文提供了一种新颖的量化指标框架，用于解释分类器和回归模型的预测结果，旨在提高人工智能系统的透明度和可信度。应用公开数据集，展示了这些指标如何更全面地理解模型预测，并在决策者和利益相关者之间促进更好的沟通，从而增加人工智能系统的整体透明度和问责度。

    Feb, 2023

  • 和企业一起建立人工智能创新实验室

    本文提出了 AI 创新实验室的概念，旨在为企业提供完整的人工智能业务解决方案总体框架，从构思到实施，从商业价值到可行性的评估。

    Mar, 2022

  • 非洲人工智能政策发展案例研究

    人工智能对非洲国家的技术使用和战略评估需要新的方法。通过对现有的数字采纳和特定人工智能政策的 ' 准备情况 ' 评估进行调查，我们得出结论：现有的全球准备情况评估并未完全捕捉到非洲国家在人工智能准备方面的进展，并为如何更好地利用评估来适应非洲环境奠定基础。通过对四个非洲国家（涵盖地理和经济维度）的案例研究，我们发现全球评估忽略的一些细微差别，并提出了高层次的政策考虑，以便国家能够最大程度地提高其人工智能准备标准，并使本国社会能够获得人工智能的益处。

    Feb, 2024

  • Rafiki：面向分析服务的机器学习系统

    本文介绍了 Rafiki 系统，它是一个能够在大数据分析、机器学习、云平台中为训练和推断提供服务的系统，其提供了分布式超参数调整和在线组合模型的功能，以实现低延迟和高准确度的平衡，在实验结果中表现出了高效、有效、可扩展和易用的特点。

    Apr, 2018

  • 机器学习中的创新和词汇使用模式

    本研究深入研究了机器学习研究演变的动态景观，利用隐狄利克雷分配方法识别了在机器学习领域中出现的关键主题和基本概念，通过综合分析追踪了这些主题的演化轨迹，并利用 Kullback-Leibler 散度度量方法量化研究贡献的新颖性和多样性，从而了解杰出研究人员的关键作用以及机器学习领域特定学术场所的重要性。

    Nov, 2023

  • 机器学习中的应用驱动创新

    应用驱动的机器学习研究与方法驱动的研究范式相对比，具有创新算法和应用驱动创新的潜力，然而机器学习的审查、招聘和教学做法常常阻碍了应用驱动创新的发展。本文概述了如何改进这些过程。

    Mar, 2024

  • 一种支持创意产生的工具箱：机器学习、数据驱动和竞赛驱动方法

    使用数据驱动技术和机器学习技术进行人机交互以生成创新点已成为一个相对较新的领域，在这个领域中，比赛驱动和数据驱动的方法也可用于激发创新和评估。 本文提出了一系列用于生成创新点的技术，包括一些相应的数据源和模型，以及两个模型，一个方法和一个框架。这些成果将受益于来自数据和知识工程，数据挖掘项目经理以及激励器，竞赛组织者，顾问，创新加速器和行业等的专业人员。

    May, 2022

  • 评估性能预测模型的泛化能力

    本研究提出了一种可以估算算法性能预测模型泛化能力的方法，并通过在基准测试套件之间训练预测模型来测试该方法的可行性，结果表明，特征空间中的泛化模式确实反映在性能空间中。

    May, 2023