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2021年全球九大最新人工智能

人工智能
自然語言生成是一種時(shí)尚技術(shù),它將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為母語。計(jì)算機(jī)通過編程實(shí)現(xiàn)算法,把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為用戶的期望格式。自然語言是人工智能的一個(gè)子集,幫助內(nèi)容開發(fā)人員自動化處理各種各樣的內(nèi)容,并以所需的格式進(jìn)行輸出。

 一、自然語言生成

自然語言生成是一種時(shí)尚技術(shù),它將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為母語。計(jì)算機(jī)通過編程實(shí)現(xiàn)算法,把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為用戶的期望格式。自然語言是人工智能的一個(gè)子集,幫助內(nèi)容開發(fā)人員自動化處理各種各樣的內(nèi)容,并以所需的格式進(jìn)行輸出。內(nèi)容開發(fā)人員可以使用這些內(nèi)容來在各種社交媒體平臺上推廣。隨著數(shù)據(jù)不斷轉(zhuǎn)換為人們所需要的格式,人為的干預(yù)成分會明顯減少。數(shù)據(jù)可以圖表、圖形等形式加以展現(xiàn)。

 

二、語音識別

語音識別,是人工智能的另一個(gè)重要子集。通過計(jì)算機(jī)將人類發(fā)出的語音換為有用的和可以被理解的格式。語音識別是人與計(jì)算機(jī)交互之間的橋梁,它可以識別和轉(zhuǎn)換世界上很多種語言,而且做到高效率、高精確度,甚至可以識別方言。 蘋果的Siri是語音識別的經(jīng)典應(yīng)用,其它幾款人工智能應(yīng)用,在之前的文章中,筆者也多次談到,這里不再一一列舉。

 

三、虛擬代理

虛擬代理,是與人類交互的計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序。 典型的應(yīng)用,如:Google Assistant有助于組織會議,亞馬遜的亞歷克斯有助于讓您的購物更加的輕松愉快。虛擬助手也像語言助理一樣,從你的選擇和偏好中加以提示。

 

四、決策管理

決策管理,有助于制定快速決策,避免風(fēng)險(xiǎn)以及過程的自動化。決策管理系統(tǒng)在金融部門、醫(yī)療保健部門、貿(mào)易、保險(xiǎn)部門和電子商務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

 

五、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),有助于企業(yè)使用算法和統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以便進(jìn)行明智的決策。企業(yè)在機(jī)器學(xué)習(xí)中投入大量資金,以獲得在不同行業(yè)應(yīng)用帶來的益處。比如:醫(yī)療保健和醫(yī)學(xué)專業(yè)需要機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析患者數(shù)據(jù)以預(yù)測疾病,以便對患者進(jìn)行有效治療。銀行和金融部門需要機(jī)器學(xué)習(xí),對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析識別,對客戶的投資行為進(jìn)行預(yù)評估,同時(shí)預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)和欺詐。零售商利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測更多客戶的偏好,分析消費(fèi)者的消費(fèi)數(shù)據(jù),及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)策略和營銷方式,獲得更高的利潤和更好的收益。

 

六、機(jī)器人處理自動化

機(jī)器人過程自動化,是人工智能的另一種應(yīng)用,它配置機(jī)器人(應(yīng)用程序)來解釋、通信和分析數(shù)據(jù)。人工智能的這一學(xué)科有助于部分或完全自動化重復(fù)和基于規(guī)則的手動操作。

 

七、點(diǎn)對點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)

點(diǎn)對點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),有助于在不同的系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)之間連接數(shù)據(jù)共享,而無需通過服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)。

 

八、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí),是人工智能的另一個(gè)分支,它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這項(xiàng)技術(shù),教計(jì)算機(jī)和機(jī)器像人類一樣以身作則。“深”,體現(xiàn)在它在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中具有隱藏的層數(shù)。通常,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有2-3個(gè)隱藏層,最多可以有150個(gè)隱藏層。深度學(xué)習(xí)可以在海量數(shù)據(jù)上有效地訓(xùn)練模型和圖形處理單元。這些算法在一個(gè)層次結(jié)構(gòu)中工作,以實(shí)現(xiàn)預(yù)測分析的自動化。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在航空航天和軍事等許多領(lǐng)域發(fā)揮了巨大潛能,得到了長足的發(fā)展,它可以檢測衛(wèi)星上的物體,通過識別人類靠近機(jī)器時(shí)發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)事件,幫助提高人們的安全性,另外還可以幫助檢測癌細(xì)胞等。

 

九、 AL優(yōu)化硬件

人工智能軟件,在商業(yè)世界中具有很高的需求。 隨著軟件需求的激增,同時(shí)也需要能支持這些軟件的硬件系統(tǒng)或平臺。AL硬件包括處理可擴(kuò)展工作負(fù)載的 CPU、用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專用內(nèi)置芯片、神經(jīng)形態(tài)芯片等。 如我們所知道的,世界知名CPU制造商AMD正在創(chuàng)建可以執(zhí)行復(fù)雜AI計(jì)算的芯片。 業(yè)內(nèi)專家預(yù)測,醫(yī)療保健和汽車可能是將受益于這些芯片的行業(yè)。

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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