为何机器学习识别声音还做不到像识别图片那么容易？-低调大师

为何机器学习识别声音还做不到像识别图片那么容易？

2017-05-23 598

声音是传递信息的重要方式之一。大多数开车的人都熟悉汽车皮带打滑的声音。我爷爷甚至能靠耳朵来判断高载火车的刹车问题。还有很多专家都能通过听他们常用机器发出来的声音来检测机器运行的问题。

如果能找到一种自动监听的方法，我们就可以24小时监控我们生活的世界中存在的各种机器。 当我们被通知机器声音发生异常时，我们便可以预测出发动机、铁路基础设施、石油钻井和发电厂的运行故障。

自动监听技术能减少运行事故造成的人员伤亡。尽管最近机器学习领域取得了很大发展，利用机器学习实现自动监听的技术仍处于研发阶段。我们已经获得许多音频数据，但这些数据往往没有关键的分类标签（译者注：即标注每段音频来自正常还是异常的运行情况）。在深度学习的模型里，这样的“黑箱”问题让我们很难确定某段音频被标记为异常的原因。我们仍然在努力解决真实的机器学习的边缘问题中的难题。。

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在现代技术影响的零售业中，只有三个时刻是重要的，并且这些时刻都被金融科技公司重新定义。在移动设备稳步接替传统零售业务模式的同时，从事网上购物各方面的创业公司一直在塑造着搜索，选择和支付产品的客户体验。购物体验的这三个要素是最重要的，并且每个要素都已经有了增强电子商务体验并促进它增长的重要发展。那么，这些重要的零售时刻是什么呢？为了解释移动业务如何重新定义消费者的消费决策过程，Google已经以以下方式定义了三个重要的零售时刻： ◆ “我需要一些点子”时刻发生在当人们对一些产品类别感兴趣，如客厅家具的时候，但他们还没有缩小选择范围至一个确切的产品。让我们从第一个时刻开始 - 搜索或开始旅程的时刻。电子商务很久以前就意识到复杂搜索引擎对于卓越体验的重要性。最终，只有以复杂的方式组织分类和建议才能确保为客户提供他们真正寻找的内容。重新定义这一步骤的重量级技术是人工智能（AI）。学习引擎能够提供客户定制体验并且记住不同用户的个人偏好，以便用户每次执行搜索时给用户提供相关提议。 SiteZeus联合创始人Keenan Baldwin在“福布斯”评论道：“人工智能对零售电子商务客户...

2017-05-24

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2017-05-26

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