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Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

在当前的环境下,各类汽车金融服务机构的销售模式趋同,而用户和经销商最关心的就是服务效率,即审批速度和放款速度。比同行快一两天,甚至几分钟,都能获得更多的用户,而这一切都源于前期重金投入的线下渠道与智能风控体系。

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

不管3年、5年二手车交易量从目前1000万增加到2000万是一个确定的事,渗透率从30%到50%也是确定的事,市场空间这方面至少有5倍的增长。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

上半年二手车市增长仅4.3%,但美利车增长率高达34.6%,同时均价也有13.2%的增长,高端市场是美利车未来的发力点。未偿余额218.9亿,但已全面转型了助贷模式,未来不存在扩张的资金压力,表内余额按照目前的偿还进度,预计在2020年中释放完毕。M3+保持稳定,半年报数据保证金10.8亿,占未偿余额的4.9%,风险计提充分。

1)第一道防线,车源和人现场把控2)第二道防线,以数据驱动为核心针对客户、二手车和经销商建立了全面的风险评估模型。一方面,美利搭建自己的资信平台,从二手车和蓝领两个场景内,广泛纳入用户全生命周期各个维度的数据;另一方面通过采集、清洗、积累、交叉验证来挖掘数据更深层次的预测能力。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

中国的二手车融资市场高度分散,前三名参与者在2018年仅占总市场份额的34.2%。根据招股书披露的数据,平安、优信位列第一、第二,但目前最新的情况可能出现了变化。

1)与银行、主机厂金融公司相比美利车的优势是业务更下沉,银行在下沉市场一般没有自己的团队,大多数通过SP的方式去展业。美利车金融线下直销团队超过4000人,覆盖全国30个省份、300多个城市,1000多个县。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

美利车的API可以方便地连接到银行的IT系统,从而为他们提供交钥匙解决方案。因此,在截至2019年6月30日的六个月内,美利车能够将汽车购买者的整个信贷审批流程缩短至平均10分钟,显著增强现场客户体验和经销商的生产力。目前71.0%的信用申请由技术系统自动处理,接下来这一比例还会继续提升。

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

二手车金融业务主要分为消费信贷、抵押贷款、库存融资、融资租赁和售后延保服务。中国二手车金融市场以二手车分期购车贷和车辆抵押贷款为主。

注:净利差=净利润/GMV,优信金融业务二季度已剥离,因此Q1数据作为参考Carmax由于资金成本、获客方面的优势,金融业务利润率要远高于其他平台。Carmax全部自营,放款期限一般3年,因此实际年化利差在2.1%左右。微贷网平均借款周期三个月左右,因此实际年化利差3%左右。易鑫由于上市时融资了55亿资金,因此在资金成本上有一定的优势。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

与其和巨头在理财端较劲,不如转向资产端深耕耘。在垂直细分领域所建立的资产优势,是巨头触角难以抵达的地方。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

根据Frost & Sullian报告数据显示,2019-2023年,二手车交易量年复合增速达到18.1%,交易额方面则以22%年复合增长。2023年汽车保有量将突破3亿辆,二手车交易量达到0.21亿辆,二手车交易额将达到1.85万亿。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

二手车贷市场绝大部分还是掌握在地方性的小贷、担保公司,他们都是区域化运营,依赖SP的代理模式,限于规模劣势,资金成本较高,很难获取高质量的客户。而美利车作为最大的二手车购置分期公司,采用直销模式防控资产风险,能够从银行获得更低成本的资金。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

2019年车市出现冷却,但与与新车市场呈现同比负增长态势相比,二手车市场仍然保持稳定的增长态势。根据Carmax年报披露的数据,2018年美国汽车保有量2.75亿辆,二手车交易量0.42亿辆,二手车交易占汽车保有量的15.3%。

注:Take rate=收入/交易额,净利差=净利润/交易额助贷业务作为表外资产不进表,扣除保证金之后计入贷款便利收入,基本上一次性确认收入;自营贷款业务作为表内资产计入“贷款和垫款”科目,融资收入与融资成本的差额计入净融资收入,分期进行确认,逐年减少是因为全面转型助贷模式,未来会减少至0;增值服务包括将保险转介给保险经纪人或保险公司以及代理注册车牌等;其他收入主要是向现金贷平台推荐客户及贷后管理的服务费。

3)与瓜子、优信、58相比优信有交易业务,需要支出大量的市场营销费用,目前依然处于大幅亏损状态。优信金融业务和58金融合并后,要经历管理层融合的过程,业务也会有一些波动,有待进一步观察。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

进入2019年优信迫于持续亏损、现金流告急的压力,目前已经将金融业务剥离与58金融合并,同时获得1亿美金的输血资金,内部人员动荡,业务条线也出现重大调整,全国购成了当下的发展主力。一季报显示,2C交易量(全国购+本地购)78277辆,环比去年四季度的168395辆下降53.5%;二季报进一步显示,2C业务仅剩下全国购20674辆,本地购业务也已经剥离。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

Carvana采用贩卖机的模式设立线下自提仓储店,用户线上提交订单可线下自提,还可以享受7天免费退货政策,创新的模式备受华尔街追捧,但从目前的运营效率来看跟Carmax差距仍然较大,Carvana库存周转天数目前已经下降到60天左右。

01 变革 两个文件引起的行业震动02 创新 美利车开创二手车金融直销模式03 蓝海 万亿级的二手车金融市场04 榜样 全球视角比较05 出位 优势来自专注06 亮眼 基本面分析07 展望 增长逻辑2015年12月易租宝被经侦突查,涉嫌非法集资598亿,至案发前未兑付余额380亿,引起社会舆论哗然一片,涉及90万投资者的财产保全,影响之大史上未有。随即2016年8月24日银监会、工信部、公安部、网信办联合发布的《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》文件发布,不得吸收公众存款、不得设立资金池、不得提供担保、资金第三方存管、限制借款集中度风险。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

注:Take rate=收入(交易+增值服务)/交易额按照Carmax年报中提到的,二手车零售一般是使用5年以内的车,批发一般是使用十年以上的车。Carmax做到年利润10亿美金,仅仅是开了209家店,这个很像家居领域的宜家。无论从获客成本还是从运营成本看,线下模式优势都很明显,Carmax库存周转天数稳定在50天左右。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。重新定义二手车金融,美利车拟纽交所上市

美利车金融具体是做什么的?它又有何独门秘笈傲立群雄,它所处的赛道是否前景一片光明,跟着我一起”出发”探究招股书中的奥秘。

2)与易鑫、灿谷等相比易鑫、灿谷,以新车业务为主,新车业务在银行介入比较多的情况下,新车金融业务的利润很薄,此外,新车业务的竞争非常激烈,整体交易量也在下滑,所以易鑫和灿谷这样的公司当前的日子会难过一些。二手车跟新车相比核心优势定价相对高一些,利润相对丰厚。

随着美利车资金成本的下降,平安所在的高金额市场可以慢慢渗透,小SP不具备竞争力也会被美利车收割。二手车产业链很长,目前美利车仅涉及了金融、保险业务,按照美国市场的经验,售后维保服务会占到整个产业利润的50%。掌握了大量的交易用户和数据,对于未来自营线下门店也是一种优势,目前美利车掌握的交易用户累计达64万。

注:渗透率=保单/二手车融资交易量从上面综合比较来看,易鑫与美利车的竞争可能性最大,但上半年美利车交易量同比增长34.6%,易鑫二手车增长率仅为19%,而新车增长40%,易鑫的传统优势在新车市场。

美利是第一批接入央行征信的融资租赁公司,同时还接入了超过43个外部征信数据源,将行为数据,社交网络数据和位置数据来源纳入风险评估模型,同时搭建了自己了知识图谱系统。在此基础上,还将人脸识别、声纹识别、车辆GPS轨迹追踪等技术应用于贷前、贷中环节,并基于此制定用户个性化的贷后模型。通过分析大约30,000个变量之间的潜在关系,评估潜在购车者的信用风险。截至2019年6月30日,使用美利车融资解决方案的购车者中有20.6%在央行征信中并未有记录。美利的KS比率(衡量信用评估模型的准确性)达到45%,明显优于传统银行30%至40%的典型KS比率。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

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