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对人工智能一知半解?你应该知道这四个关键概念

本文讲的是对人工智能一知半解?你应该知道这四个关键概念【IT168 评论】人工智能(AI)正席卷全球,目前已有很多创新用例,而且几乎应用于所有行业。虽然说,要做出用智能机器人代替医生这种听起来就很科幻的东西,还有几十年的路要走,但现在人工智能也正为各行各业的专家们,提供着决策与解决问题方面的帮助。也会为我们消费者提供一些非常便利的功能,比如听歌识曲。 大多数人关注的是AI的一些成果性的东西,一些实际的用例。当然,还有霍金的“人工智能威胁论”。但对于我来说,我更喜欢透过外表去看这台“机器”是如何“运转”的,此处我们会谈到需要去理解的四个基本要素:分类、分级、机器学习和协同过滤。 分类涉及到创建特定于待解决问题领域的度量(如金融、网络)。分级包括确定数据与待解决问题的相关程度。机器学习涉及到异常检测、群集、深度学习和线性回归。协同过滤涉及到跨大数据集去寻找应用模型。 分类 AI需要大量与解决问题相关的数据,创建一个人工智能解决方案的第一步是创建一个我称之为“设计意图指标”,用于将问题进行分类。无论用户试图建立一个系统去帮助医生诊断癌症还是去帮助IT管理员诊断无线网络问题,都需要定义度量,使...

深度学习的挑战

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 深度学习已经成为开发人工智能的主要技术支撑。 大多数知名应用(如语音识别、图像处理和自然语言处理)都是深度学习在驱动。 深度学习算法是通过人工神经网络模仿人类大脑逐渐学习并准确解决给定的问题。但是我们必须注意,深度学习并非完美无缺的,深度学习系统中依然存在很大挑战。 用深度学习领域最著名的学者安德鲁(Andrew Ng)的话说:“我相信深度学习是我们实现AI进步的最佳选择。” 如果你自己思考,你可能会意识到安德鲁的上述声明的力量。从Siris和Cortanas到Google Photos,再到Grammarly Spotify的音乐推荐都是深度学习力量的表现。 这些例子说明深度学习深入我们的生活的时代到来了。 但是,随着技术的巨大进步也出现了巨大的困难和障

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