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机器学习和人工智能将会创造一个新世界

  • 时间:2018-05-23
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

对于一些人来说,提到人工智能(AI)会召唤机器人的图像,因为人类勇敢地试图将精灵放回瓶中。但现实情况是,今天的人工智能-机器从经验中学习并执行一次只有人类可能完成的任务的能力-已经成为现实,充满了丰富和改善人类生活的可能性。

机器学习是人工智能的重要组成部分之一,自20世纪50年代以来一直是科技世界的一部分,当时最早的程序员要求计算机理解大量数据。程序员已经越来越精炼机器研究数据的能力,以便检测允许计算机组织信息,识别关系,进行预测并检测异常的模式。今天,人工智能的现代应用已经为我们提供了自驾车和虚拟助理,并帮助我们更有效地检测欺诈和管理电力等资源。

AI需要一个愿景来实现。你的视觉不是千篇一律的,所以你的AI应用程序也不应该是。在我们的指导下,您可以将高级分析(包括人工智能)集成到您的战略中,并根据您的目标了解各种方法的优缺点。

零售,体育,银行业,制造业和医疗保健等各行各业都发现了机器学习和人工智能的应用。 

今天的机器现在能够以极高的精度执行狭义定义的任务,但是-这是一个重要的警告-精度与质量以及驱动模型的数据的数量一样好。机器学习的现状在输入认真考虑的数据后,可以对现有产品进行无数改进,并最终实现独立AI的开发,尽管不是完全自主的AI机器人, “善良。

今天的机器学习任务主要通过以下四个方面来解决: 

.需要通过示例进行教学的机器,才能将相应的洞察应用于类似的任务 

.可以从一般模式外推并将其应用于其他数据的机器 

.能够无监督地研究数据以找到模式的机器,可以随着经验而变得更好(尽管从不自主) 

.可以使用并利用一组给定规则的机器朝着期望的结果前进

但随着机器学习越来越深入,我们正朝着日益复杂的人工智能迈出下一步:深度学习。深度学习的复杂分析是通过神经网络实现的,所谓的神经网络是因为它们松散地模拟人脑的相互连接结构以提供多层功能。 

事实上,这些神经网络非常复杂,以至于机器达到其结论的路径尚不容易理解。深度学习使用巨大的,自我改进的神经网络-由于计算能力的最新进展,只有可能并且更容易访问-才能实现极其复杂的模式识别,如识别语音或图像。 

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“深度学习只有在真正有意义时才会被使用-它可以快速发现隐藏在大量数据中的复杂的,可变的关系,我们还没有能够以任何其他方式取出,但深度学习意味着一台机器可以通过完全不同的解析镜头来看待问题,而不是人类的解决方案。它可以用来解决各种问题。

人工智能的第二个关键组成部分自然语言处理(NLP)如何演变为自然语言理解(NLU)也正在取得进展。如果NLP能够将口头或书面语言翻译成表格,算法可以理解,然后用人们可以理解的口头或书面语言回应结果,那么NLU就更加熟悉了:能够推断语言中的含义,然后相应地做出反应,就像人们本能地做的那样。

而且,与某些人可能想象的反乌托邦结果相反,人类仍然非常依赖于图片。建立和维护有用的机器学习需要人类的交互和洞察力,通过对新数据进行测试来验证AI结论-这是任何AI部署的重要组成部分。此外,为工作选择正确的算法,对其进行配置以获得最佳性能,完善将要工作的数据,在机器的复杂性与其消费数据的能力以及理解预测的理解之间理解平衡不一样的原因是部分科学,部分艺术和所有人的力量。

从人们经常描绘的角度来看,这样看起来会让人感到压倒性的。但在很多情况下,他们每天都在利用机器学习的形式,当他们在互联网上进行搜索,将照片上传到社交媒体或与主要零售商在线购物时。最终,这是为了正确的工作使用正确的工具。人工智能需要一个具有明确策略步骤的策略才能成功实施这个更大的计划。人工智能可以提供有价值的见解,但您对这些信息所做的工作仍然需要人为的指导。“

人们已经清楚,人工智能将被革新; 更有可能的是,通过机器人硬件来实现重复性手动任务的自动化。AI将需要一些戏剧性的文化转变。但它不仅可以提高生产力-例如在发生维修问题之前识别维修问题,或允许实时在线定价-但它也可以节省时间。人工智能将在后台工作,而我们可以自由创新或参加需要人们关注的其他任务。就像亚马逊的分销中心使用机器人来选择商品,但人们打包它,商业和许多其他生活领域一样,这将成为团队合作的问题。人与机器将一起工作。

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