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AI机器学习的未来方向
AI机器学习的未来方向
我们曾经解释了人工智能(AI)是如何预测将来的,以及它如何改动工作场所以至发明就业时机的。
虽然无人驾驶汽车和机器人技术可能占领了新闻头条,但人工智能、深度学习以及相似技术可能会让它们的最大影响简直化为无形,办法就是经过无数方式简化和推进日常生活和商业。
用英伟达企业副总裁亚历克斯怀特(Alex White)的话说,深度学习预示着一个“全新的计算时期”,它将为一切人和一切事物开启“强大而深远的革新”。该公司正在开发更复杂的图形处置单元,以进步机器学习才能,同时支持1500家初创公司,以理解机器学习能够将人类带向何方。
机器学习不只被用于癌症治疗、机器人技术以及无人驾驶汽车等引人瞩目的范畴,也正被越来越多地应用于日常企业运营中。虽然这个题材显得很平凡,但它确实十分重要。深度学习可能会彻底改动人们在数据处置方面的日常工作,让他们更有成就感、更有发明力,最终让一切努力开花结果。换句话说,深度学习能够去做单调的事情,所以你没必要去做。
人工智能是就业时机的发明者吗?举例来说,假如你从事市场营销和销售方面的工作,深度学习能够在一切社交媒体上实时追踪顾客与你品牌之间的互动。它能够让你从繁琐的数据整理工作中解放出来,去追求更有价值的目的,以树立更大的工作优势。在这种状况下,深度学习能够成为进步就业程度的一种手腕。当企业改善时,它们就会开展壮大,为我们这些低微的人发明更多的就业时机。
至少,理论上如此。我们完整有理由疑心,但这种理论非常契合逻辑。例如,去年电子商务销售额到达2万亿美圆,估计到2020年这个数字还将翻一番。销售和营销是就业市场的重要组成局部,而这个市场能够经过深度学习根底设备来完善。
怀特最近在伦敦英伟达的“深度学习协会”活动上发言。另一位出色的演讲者是安东尼莫尔斯博士(Dr Anthony Morse),他是一名学者,用他的话说,“要让机器像孩子那样去学习”。在一段视频中,莫尔斯博士向一台人形机器人引见一个物体一颗橘黄色的星星。然后,他将那个星星与一个红球共同展现出来,此前这个机器人还不认识红球。
当被请求拿起红球时,机器人可以从之前的指令中推断出这两个物体中哪个是橘黄色的星星,进而推断出哪个物体是红球(这是桌子上独一剩下的物体)。这个相对简单的任务提醒一个奇妙而复杂的世界,这个实验的意义在于:这个类人机器人正在以一个小孩子可能具有的才能来教授本人学问。
往常,这种技术曾经起飞,其潜力十分宏大。那么,这些可能性是如何转化为我们普通人的理想生活呢?莫尔斯说,视觉图像辨认经常被以为是机器学习的例证,由于它很容易被一切人了解,更不用说深度学习在视觉辨认上很容易超越人类的事实。任何熟习Facebook自动标志工具的人都将认识到,它对用户和广告主都有用,虽然深度学习的才能远不止为社交网络照片排序。
莫尔斯以为深度学习的才能是普遍和双重的:第一,进步现有的自动化程度;第二,可以催生新的消费线和市常他以为,关于前一类产品,工厂消费线的开展可能会演化成更复杂的系统,假如它们被深度学习取代,就会产生更新更先进的产品,让新产品和市场变得更有魅力。从语音辨认和实时翻译到无人驾驶汽车,从早期癌症检测到莫尔斯所谓的神奇软件(拍下某人的衣服后立即在网上购置),有些东西合适一切人的需求或怪异的特性。
无限的可能性?确实,它的影响深远。但有无限可能性?依据莫尔斯的说法,状况并非如此。他说:“它不能处理太阳底下的一切问题。”这种心情与人们听到的很多关于深度学习的宏大潜力的观念有很大不同。
Adam Grzywaczewski博士与莫尔斯的观念类似,他将最近“深度学习”的开展归功于三大停顿。首先,大数据的可用性增加了。人们每分钟向YouTube上传100个小时的视频,每天向Facebook上传3.5亿张照片。其次,这种范围的数据曾经促使新的深度学习技术被研讨和开发出来。最后,计算才能的飞跃是这些技术得以完成的宏大动力。
但是,深度学习是有深度的限制的。莫尔斯感慨道,标志好的锻炼数据通常都是昂贵的或者是不存在的。此外,你需求权衡下这样的正告,需求警觉深度学习的潜在才能。了解孩子们是如何学习并将其应用于机器学习上曾经不再是科幻电影的素材了,它如今正在发作,它正在疾速发作,而且它发作在一个商业层面上。
Grzywaczewski博士热衷于强调,深度学习的生态系统是动态的,它在不时变化。英伟达企业副总裁亚历克斯怀特以为,与机器学习有关的研讨主要局限于学术范畴,而非商业范畴,这股浪潮很快就会冲到岸上。
虽然无人驾驶汽车和机器人技术可能占领了新闻头条,但人工智能、深度学习以及相似技术可能会让它们的最大影响简直化为无形,办法就是经过无数方式简化和推进日常生活和商业。
用英伟达企业副总裁亚历克斯怀特(Alex White)的话说,深度学习预示着一个“全新的计算时期”,它将为一切人和一切事物开启“强大而深远的革新”。该公司正在开发更复杂的图形处置单元,以进步机器学习才能,同时支持1500家初创公司,以理解机器学习能够将人类带向何方。
机器学习不只被用于癌症治疗、机器人技术以及无人驾驶汽车等引人瞩目的范畴,也正被越来越多地应用于日常企业运营中。虽然这个题材显得很平凡,但它确实十分重要。深度学习可能会彻底改动人们在数据处置方面的日常工作,让他们更有成就感、更有发明力,最终让一切努力开花结果。换句话说,深度学习能够去做单调的事情,所以你没必要去做。
人工智能是就业时机的发明者吗?举例来说,假如你从事市场营销和销售方面的工作,深度学习能够在一切社交媒体上实时追踪顾客与你品牌之间的互动。它能够让你从繁琐的数据整理工作中解放出来,去追求更有价值的目的,以树立更大的工作优势。在这种状况下,深度学习能够成为进步就业程度的一种手腕。当企业改善时,它们就会开展壮大,为我们这些低微的人发明更多的就业时机。
至少,理论上如此。我们完整有理由疑心,但这种理论非常契合逻辑。例如,去年电子商务销售额到达2万亿美圆,估计到2020年这个数字还将翻一番。销售和营销是就业市场的重要组成局部,而这个市场能够经过深度学习根底设备来完善。
怀特最近在伦敦英伟达的“深度学习协会”活动上发言。另一位出色的演讲者是安东尼莫尔斯博士(Dr Anthony Morse),他是一名学者,用他的话说,“要让机器像孩子那样去学习”。在一段视频中,莫尔斯博士向一台人形机器人引见一个物体一颗橘黄色的星星。然后,他将那个星星与一个红球共同展现出来,此前这个机器人还不认识红球。
当被请求拿起红球时,机器人可以从之前的指令中推断出这两个物体中哪个是橘黄色的星星,进而推断出哪个物体是红球(这是桌子上独一剩下的物体)。这个相对简单的任务提醒一个奇妙而复杂的世界,这个实验的意义在于:这个类人机器人正在以一个小孩子可能具有的才能来教授本人学问。
往常,这种技术曾经起飞,其潜力十分宏大。那么,这些可能性是如何转化为我们普通人的理想生活呢?莫尔斯说,视觉图像辨认经常被以为是机器学习的例证,由于它很容易被一切人了解,更不用说深度学习在视觉辨认上很容易超越人类的事实。任何熟习Facebook自动标志工具的人都将认识到,它对用户和广告主都有用,虽然深度学习的才能远不止为社交网络照片排序。
莫尔斯以为深度学习的才能是普遍和双重的:第一,进步现有的自动化程度;第二,可以催生新的消费线和市常他以为,关于前一类产品,工厂消费线的开展可能会演化成更复杂的系统,假如它们被深度学习取代,就会产生更新更先进的产品,让新产品和市场变得更有魅力。从语音辨认和实时翻译到无人驾驶汽车,从早期癌症检测到莫尔斯所谓的神奇软件(拍下某人的衣服后立即在网上购置),有些东西合适一切人的需求或怪异的特性。
无限的可能性?确实,它的影响深远。但有无限可能性?依据莫尔斯的说法,状况并非如此。他说:“它不能处理太阳底下的一切问题。”这种心情与人们听到的很多关于深度学习的宏大潜力的观念有很大不同。
Adam Grzywaczewski博士与莫尔斯的观念类似,他将最近“深度学习”的开展归功于三大停顿。首先,大数据的可用性增加了。人们每分钟向YouTube上传100个小时的视频,每天向Facebook上传3.5亿张照片。其次,这种范围的数据曾经促使新的深度学习技术被研讨和开发出来。最后,计算才能的飞跃是这些技术得以完成的宏大动力。
但是,深度学习是有深度的限制的。莫尔斯感慨道,标志好的锻炼数据通常都是昂贵的或者是不存在的。此外,你需求权衡下这样的正告,需求警觉深度学习的潜在才能。了解孩子们是如何学习并将其应用于机器学习上曾经不再是科幻电影的素材了,它如今正在发作,它正在疾速发作,而且它发作在一个商业层面上。
Grzywaczewski博士热衷于强调,深度学习的生态系统是动态的,它在不时变化。英伟达企业副总裁亚历克斯怀特以为,与机器学习有关的研讨主要局限于学术范畴,而非商业范畴,这股浪潮很快就会冲到岸上。
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