盘点 | 2018全球人工智能突破性技术TOP10(附报告)
人工智能是个高科技、宽领域、多维度、跨学科的集大成者,从立足大数据、围绕互联网的纯计算机应用,逐步衍生到人们日常生产生活的方方面面,在细微之处改善和改变着我们。目前,不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用,但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段,如何把握推广人工智能技术的重大机遇,让更广大的老百姓像普及手机一样,用上人工智能,这是我们这一代人必须面对的时代发展“必答题”。
2018年人工智能技术已在多方面实现突破进展,国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域,不论科技巨头还是初创企业,都在致力于不断创新,推动技术进步,接下来我们就来看看十项中外人工智能领域富有突破性的技术。
1. 基于神经网络的机器翻译
入选理由:翻译是“自然语言处理”的最重要分支,也是比较难的一支。早年间,机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽,如今神经
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人工智能的时代来了,新的商业机会在哪里?
提起人工智能,大多数人脑子里首先跳出的可能是这些问题,人工智能会使人类都失业吗?人工智能真的可以有自我意识以及情感吗?机器人会毁灭世界吗?人工智能离我们还很遥远吧? 但事实是,人工智能的时代已经到来了,它就在我们身边。 打开手机,大量的应用已经有了人工智能的影子:比如你对某一类的资讯内容感兴趣,平台会自动推送给你这类的内容;比如你在网站上买了一些东西,通过仓储机器人、物流机器人以及无人机的派送,24小时就能快速到货;再比如,导航或者网约车这类出行应用,直接通过后台规划、调度,路线和车辆,这一切都是人工智能。 今天,我们请到了阿里云研究中心高级战略专家马珂,和你分享一下,人工智能这个技术目前到底发展到了哪一步,它会给整个商业世界带来怎样的模式创新?你的机会在哪里? 一、人工智能到底智能在哪里? 1、首先是计算智能 机器通过更快的计算
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只有100个标记数据,如何精确分类400万用户评论?
在本文中,我们将介绍自然语言处理(NLP)在迁移学习上的最新应用趋势,并尝试执行一个分类任务:使用一个数据集,其内容是亚马逊网站上的购物评价,已按正面或负面评价分类。然后在你可以按照这里的说明,用你自己的数据重新进行实验。 迁移学习模型的思路是这样的:既然中间层可以用来学习图像的一般知识,我们可以将其作为一个大的特征化工具使用。下载一个预先训练好的模型(模型已针对ImageNet任务训练了数周时间),删除网络的最后一层(完全连接层),添加我们选择的分类器,执行适合我们的任务(如果任务是对猫和狗进行分类,就选择二元分类器),最后仅对我们的分类层进行训练。 由于我们使用的数据可能与之前训练过的模型数据不同,我们也可以对上面的步骤进行微调,以在相当短的时间内对所有的层进行训练。 除了能够更快地进行训练之外,迁移学习也是特别有趣的,仅在最后一层
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