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阿里云的智能视觉识别“生意经”,打算这么念

阿里云在2017年6月10日的云栖大会·上海峰会上,正式发布了“图像识别”和“人脸识别”两项视觉智能服务。 视觉计算是阿里巴巴“NASA”计划的一部分,“NASA”计划聚焦于机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别等核心技术领域,希望解决10年、20年后的挑战。虽然着眼于解决10年、20年后的挑战,但每新推出一项智能服务,阿里云都有一本自己的生意经。 智能视觉识别的生意经 在针对的目标市场方向,阿里云表示图像识别分为生物识别、物体与场景识别、视频识别等,预计2020年的总市场规模将达到数百亿美元,应用领域包括金融、安防、医疗、自动驾驶、手机、工业、娱乐图片、媒资等。 阿里云强调了其对于三大领域的价值——图片娱乐、金融和安全监控以及电子商务行业: 对于手机厂商和图片娱乐业来说,行业现状为没有相关的技术储备或储备不足,核心需求包括人脸AR、智能相册管理、图片安全监控等,阿里云的价值在于高性能底层核心算法;对于金融行业和安全监控行业来说,行业现状为人工图像辨别的成本高、支付安全性低,核心需求包括身份识别、人脸支付、敏感图片识别、客户行为分析等,阿里云的价值在于降低人工成本、实现智能识别、提...

深度学习如何改变数据科学范式?

深度学习正在改变一切。正如电子和计算机改变了人类所有的经济活动一样,人工智能将重塑零售业、交通运输业、制造业、医药、电信业、重工业……甚至数据科学本身。而且,像AlphaGo这种人工智能超越人类的领域及其应用在不断增长。在Schibsted,Manuel Sánchez Hernández看到了深度学习所提供的机会,他们很高兴为此而出力。 Manuel Sánchez Hernández在最近的NIPS 2016(Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统)会议上,听取了Andrew Ng分享的一些关于深度学习的想法。Manuel Sánchez Hernández做了一则笔记,经作者授权,InfoQ翻译并整理本文,以飨读者。 Manuel Sánchez Hernández是位于伦敦的Schibsted Product & Technology的数据科学家。 深度学习的第一大优势是它的规模。Andrew总结如下图: 当数据量增加时,深度学习模型表现得更好。不仅如此,神经网络越大,对于更大的数据集,会做得更好。不同于传统的模型,...

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