人工智能：十大制药公司在数据共享AI方面进行合作
包括葛兰素史克、强生和阿斯利康在内的十大顶级制药公司已同意合作，在其共享数据上培训他们的药物发现、机器学习算法。药物发现机器学习分类帐编排（Melloddy）项目是这些公司首次相互共享数据。
新款人工智能应用Veeva Andi现已上市
Veeva Systems（纽交所代码：VEEV）近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 Veeva Systems 近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 &n
斯坦福大学AI100报告：“人工智能+医疗”五大场景
2014 年，斯坦福大学启动了“AI100”项目，即“人工智能百年研究”。该项目集结了各领域顶尖的研究人员，旨在研究并预测人工智能将如何发展，及其对人类和社会的影响。“人工智能+医疗保健”一直被视为极具发展潜力的新兴领域。未来几年，基于人工智能的应用程序有望改善数百万人的健康状况和生活质量，并改进医务工作者和患者之间的交流方式。动脉网编译了AI100报告中与医疗有关的部分，本文的主要内容包括：
前谷歌CEO施密特：人工智能不会取代医生 未来医生需要有演员素养
随着人工智能在医疗行业的应用日益广泛，它带来的颠覆也日新月异，可这种颠覆究竟要发展到什么程度？将来会完全取代医生吗？这一直是整个行业的争议。近日，前Alphabet高管、谷歌首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在近日的HIMSS医疗会议上发表看法：认为人工智能不会取代医生的工作。施密特的这一表态与之前硅谷的一些同行观点并不相同，尤其是著名科技投资者维诺德·科斯拉（Vinod Kh
Nature：人工智能助力药物研发
化学家有了新的实验室助手：人工智能（AI）。研究人员开发出一种深度学习计算机程序。其可产生创建诸如药物化合物等小型有机分子所需的反应序列“蓝图”。表面上看，该工具展现的路径和人类化学家设计的一样好。
详解：如何用Python实现机器学习算法（6）
七、异常检测 Anomaly Detection 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/AnomalyDetection/AnomalyDetection.py 1、高斯分布（正态分布）Gaussian distribution 分布函数： 其中
详解：如何用Python实现机器学习算法（5）
六、PCA主成分分析（降维） 全部代码 1、用处 数据压缩（Data Compression）,使程序运行更快 可视化数据，例如3D-->2D等 ...... 2、2D-->1D，nD-->kD 如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和（投影误差）最小 注意数据需要归一
详解：如何用Python实现机器学习算法（4）
四、SVM支持向量机 1、代价函数 在逻辑回归中，我们的代价为： ， 其中： ， 如图所示，如果y=1，cost代价函数如图所示 我们想让，即z>>0，这样的话cost代价函数才会趋于最小（这是我们想要的），所以用途中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样，用代替
详解：如何用Python实现机器学习算法（3）
三、BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 1、神经网络model 先介绍个三层的神经网络，如下图所示 输入层（input layer）有三个units（为补上的bias
详解：如何用Python实现机器学习算法（2）
二、逻辑回归 全部代码下载 1、代价函数 可以综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数 的图像如下，即y=1时： 可以看出，当
详解：如何用Python实现机器学习算法（1）
Python是实现机器学习的最主要语言，下面详细介绍各类相关算法。 目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实
AlphaGo只是开始！深度增强学习前沿算法思想，让通用人工智成为可能
2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石，引起了全世界的广泛关注，人工智能进一步被推到了风口浪尖。而其中的深度增强学习算法是AlphaGo的核心，也是通用人工智能的实现关键。本文将带领大家了解深度增强学习的前沿算法思想，领略人工智能的核心奥秘。前言深度增强学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近两年来深度学习领域迅猛发展起来的一个分支，目的
虐了世界顶尖围棋手一周的Master，原来就是谷歌的Alphago!
长久以来，掌握复杂的围棋一直被视为人工智能的一大里程碑。Alamy原文以Google reveals secret test of AI bot to beat top Go players为标题发布在2017年1月4日的《自然》新闻上原文作者：Elizabeth Gibney在网上横扫各大围棋高手的神秘棋手正是DeepMind开发的AlphaGo更新版。近日，在围棋界引发轰动的神秘棋手Maste
端午福利：AlphaGo算法最清晰的解读
AlphaGo过去已多时，据说又准备与中国围棋排名最高的柯洁大少再战，又吵出一些风云。围棋本来与医学无关，MedSci又掺合着啥呢？！实际上AlphaGo代表的不是围棋本身，而一类算法，这类算法将来可能会用于医学，用于疾病的诊断和治疗，都有可能。因此，小编还是转过来给对未来有兴趣的医生同道进行参考吧。也许大家不一定看得懂（其实小编看了半天，也没看明白），但是了解仍然是必要的。如果大家认为小编端午发
AlphaGo进军医疗保健领域
谷歌旗下的DeepMind以开发尖端的自主学习软件而出名，这几天该公司开发的人工智能机器人AlphaGo正在挑战排名世界第一的韩国围棋选手李世石，整个互联网也因此搅的天翻地覆。硝烟未尽，肩负谷歌母公司Alphabet进军生命科学的神圣使命，DeepMind将携其强大的机器学习算法，在医疗保健领域开辟新战场。DeepMind健康部与医生共同打造医疗软件作为一家被网络搜索服务提供商所拥有的人工智能公司
