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AI窥探:小数据机器学习蓄势待发,技术发展依赖的不只是大数据

作者:互联网舆情网 阅读次数: 时间:2019-05-31 17:40:55

摘要:无论未来的生活投资,交通,医疗,学习,生产,AI将无处不在的视线,这一技术将彻底改变人们的生活方式。由于谷歌的人工智能AlphaGO成为百胜普通社区去开始,AI(ArtificialIntelligence,人工智能)这两个英文单词,突然成为最热门的技术行业关键词之一。而在2017年年初,早躺在人工智能领域IBMWatson奠定坚实的基础,除了一些数据服务公司,科技公司,但即使进入医疗领域,它可以根据青光眼患者数据来确定,精度率可达95%。现在我们已经进入了人工智能和机器人逐渐占据

未来的生活无论是投资,交通,医疗,教学,生产,AI将无处不在的视线,这一技术将彻底改变人们的生活方式。

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由于谷歌的人工智能AlphaGO成为百胜普通社区去开始,AI(人工智能,人工智能)这两个英文单词,突然成为最热门的技术行业关键词之一。而在2017年年初,早躺在AI IBM沃森领域的坚实的基础,除了一些数据服务公司,科技公司,但即使进入医疗领域,可以按照青光眼患者数据来确定,准确率高达95%。

现在我们已经进入了人工智能和机器人逐步取代人类工作的时代,不知不觉中,AI的相关技术已经开始渗透人类生活的每一个角落,从谷歌和Facebook的广告符合用户兴趣的广告可以帮助您找到信息设置Siri语音助手的日历,它包含AI背后的理念和技术。未来的生活无论是投资,交通,医疗,教学,生产,AI将无处不在的视线,这一技术将彻底改变人们的生活方式。

是什么让AI从“科幻”,以“技术”?

AI实际上是一个庞大而复杂的概念,但大多是成立的一项关键技术,因而被称为“机器学习机器学习”的基础上,。

机器学习技术,更是让该机拥有一个自主学习的能力,说起来很简单,但在20世纪50年代,算法和硬件条件萌芽技术还不够成熟,是直到最近几年,具有很强的硬体的计算能力越来越高级算法,只有有能力的机器学习的突破,以及一个与关键技术的进展最为迅速,我们是最熟悉的──“深度学习”。

让我们来看看这个数据:2015年机器周围约3的市场规模学习。2020年6亿$估计超过$ 2.9十亿,以及约占三分之二的$ 5十亿AI整体上市,可以说技术突破机器学习,人工智能是市场发展的原动力。

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现在,机器学习是非常重要的,那么它是什么?为什么可迅速进展?

“大数据”,以提高学习的深度的准确性

在提供优秀条件的机器学习算法和硬件条件的不断提高,在剧烈的一个实质性的飞跃带来的“大数据”加数字网络,他们引爆了科技巨头争相把学习技术浪潮的深度。NVIDIA目前无论这种芯片厂商,还是谷歌,Facebook和其他软件供应商的良好的算法中,在机器学习的主流技术最经常提到的,那就是学习的深度。

例如描述了如何深度学习。想象一下,让装有学习自动驾驶不熟悉路线的深度车辆,行人交通的上路风险,以及如何确定机器?通过深入学习,你可以第一个提供海量的机器数据信息,包括道路标志,信号灯,路边的树木,行人等。,让它学会识别环境中的物体为什么获悉,将在快速,准确地移动避开障碍物,找到最佳路径的过程中提供帮助,并顺利到达目的地。只要数据的完整性更丰富,更多的机器可以提高所有的识别精度,加强判断能力。

这么说来,通过“深入研究”,并认为数据给出的能力,在很大程度上依赖于大制作的AI,但这次我们将要面临的一个问题:上有没有大的数据深入研究它无用?

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“小数据”机器学习计划也蓄势待发

大数据带来的判断力很强深入的研究,但实际上机做“学习”一下,深度学习不是唯一的方法。

自动档回的例子,如果不是第一次,我们将提供大量的数据的机器,但只是告诉他,“目的地”,这两个指令的“无冲突”,然后让他继续尝试错误,在失败吸取“教训”,以达到学习的效果,最终能够到达目的地(当然前提是没有遭受严重的车祸影响出行的能力)。所以,不要在学习的初始阶段依靠大数据,它可以被归类为“强化学习”。

强化学习方法可以补充机器的弹性在紧急情况下,AlphaGO开发商DeepMind也在这方法的优点熟悉,所以让AlphaGO还通过深入学习,强化学习的结合,当外移动的惊喜对手,然后创建一个新的体验,以服务为基础,以确定在相同的情况下可以战胜敌人的未来。

为什么我们需要“小数据” AI培训计划?

事实上,“你找一个足够大的数据量”是非常耗成本的事情,此外,一些数据如病历罕见的疾病,与自身的症状,如稀有性,因此,如此低的强化学习和其他数据的依赖性机器学习计划逐渐开始被许多公司和研究机构的青睐作为研发的方向努力。最近有一个名为Gamalon初创公司展示的新技术表示,其AI系统只能非常少量的数据训练机器学习,实现了比赛的深入学习之后,准确的识别能力,在受到市场瞩目成就。

除了一般的数据依靠大量深入的学习,其他减少程序的数据依赖性不断学习机酿造。在不久的将来,我们开车去休息,只要在后座稳定,不必担心安全和交通拥堵,AI自然会帮助我们找到最佳路径; 指尖敲击一下,手机将帮助我们选择最合适的选择购物; 也可以是虚拟的个人健康顾问可以咨询,并随时告知我们的日常饮食的均衡,甚至帮助我们设计一个健康的菜单。

度AI的融入生活,并且能来的速度比我们想象。

结束。

作者:拓扑产学研

来源:HTTP:// WWW。36dsj。COM /

本文来自大数据合作媒体@ 36,产学研大家@拓扑是一个产品经理

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