澳门新浦京8455com-AI救世记

本文摘要:13日,李开复在清华大学演讲时对人工智能发表了非常中肯的评论。

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13日,李开复在清华大学演讲时对人工智能发表了非常中肯的评论。其中详细说明了一般企业如何应用于人工智能为企业创造竞争优势和技术壁垒,一切都是干货,非常简单地说,人工智能行业的发展现在还相当允许。但是,因为有这样的允许,所以此时制作的障碍也不是最低的。

由于人工智能的优势很多,企业应该考虑用人工智能辅助自己,招募有关人才。但是,我们不能只打嘴炮。如何克服困难和挑战,人工智能帮助你的工作和事业?让我们把李开复的演讲内容再融合一个例子,向大家说明一下。现在,如果你是程序员的话,哥哥也是媒体人,但是自己的行业一点也不软的话,如果你现在是媒体的IT部门的人的话,这个媒体每天最少,最重要的工作是别的网站复印文章,特别是自己的记号上传到自己的网站上,你是介码农家,但是怀着天下,想拯救公司的痛苦编辑。

所以,自己写程序,帮助编辑们一键完成,自动完成这些复印文章,怎么办?当然,用人工智能复制粘贴看起来有点大,但活着看起来很机械,推倒也需要一定的突发事件。例如,网站的页面除了正文以外还有很多混乱的广告链接,如果网站的设计者太傻的话,设计的结果一眼就能看出哪个部分与正文有关。但是,如何识别本文和广告/链接的区别呢?算法是如何在网站内容中找到Copy内容的?(被称为热点)最重要的是一眼就想要,这些注意事项真的很多。

你平时学习的Ifelse可能用得太多了。你应该用什么语言完成王者的算法?说到这里,我们面临李开复提到的当前深度自学面临的第一个挑战:没有平台深度自学的挑战之一:平台人工智能还没有统一的平台。

在深度自学方面,现在的人不知道,不知道,不知道。所以谷歌最近花了很多钱在凿子行业领先的人才,年轻人的巴士年收入达到了200万美元。这些人也就是二十多岁,博士刚毕业,为什么这么多钱?你为什么这么高兴?李开复老师说,他们投入各个领域的AI研究后,很快就有可能构筑出千万美元甚至亿美元的价值。

但是,他可能没有表现出来的意思之一是,现在的AI开发很难知道,很难知道,所以没有平台。平台是比较玄关的概念,现在人工智能的发展还处于摸着石头过河的状态,所以没有人能预测所谓的平台的正确形态是什么样的,这个话题扩大的话可能会分别说文章,但是简单来说,不是统一标准的状态。

例如,现在神经网络算法的人们不会想起很多概念、CNN、RNN、DNN等,明确应用于构筑的方法也很奇怪。基于AI的所有编程都应该从0开始编一点一点地构筑算法。但是,如果有一天有像iOS、安卓这样的东西的话,就会最优秀的算法(当然,这只是比如,不一定有最优秀的算法)。

)并且,在某个程序中构展神经网络相关的研究开发,只需调用获得的API即可完成。这样,深度自学开发的可玩性可以大大修正。深刻的自学挑战之二:数据的收集和运算当然是怀着天下的代码农家,这件小事不能同意你,必须立即找到合适的语言系统。例如,Tensorflow,例如Scikit,开心地编制了程序。

但是,接下来面临的问题可能没有那么解决。他们从两个方向分别要求算法训练的效果:训练数据的量和训练的速度。李开复老师把这个问题分成两个问题,我们指出他们是关于算法训练的问题,只能回到同一个问题。

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深度自学的网络太大,需要大量的数据。数据太多,计算特别慢,必须大量计算。如何识别网站内正文的方向是解决问题的好问题,如果你的心是横向的,只要从几个主流媒体内复制文章,用if复制else就能解决问题,但是每个网站之间正文部分的规则是不同的在标准化算法中,规则也很难找到。

例如,本文部分的文字密度不会突然变小,html代码的密度也不会下降。例如,本文基本上是p/p。

如果网站每天能改版四五百篇文章,估计训练十天左右就能超过十分低的精度。难题在于平热点啊!互联网热点天天变,你的算法怎么告诉你今天的热点是什么?算法瞄准的这篇文章是关于热点的文章,怎么写的?为了训练算法能够识别这些信息,无论如何都要瞄准数千万的上下文章进行训练吧作为终极的发烧友代码农,你第一次感觉到你面前的电脑里的8核i7和GTXTitan那么无能为力,啊,写爬虫类先爬吧。

看看能不能改变天网的高峰,用公司的服务器偷偷跑完。为了将深度自学算法升级到相对较低的水平,李开复老师估计至少需要10亿级数据,这样可观的数据无法收集。

而且,只有当这些数据都是你自己的时候,他们才能在你手中充分发挥确实的价值,而且数据量所需要的计算量也非常大,所以必须在深度自学领域发挥自己的计算设备,比如享受自己的服务器组。因此,初期人工智能建设的是世界性的、微软公司、谷歌、Facebook等公司,他们不仅拥有更好的资金、更好的人才,最重要的是拥有大量的数据。

深度自学挑战之三:对系统没有奇怪但合理。机器不能用人的语言告诉行动的动机和理由。

即使机械训练实现了有趣的深度自学,脸部识别、语音识别也很棒,但是和人一样,不能说是怎么做到的。有些人也在做这方面的研究,但今天,如果一个领域必须告诉别人该怎么办,为什么要向别人说明,这个领域对深度自学来说很困难。例如,AlphaGo打败了李世石回答AlphaGo为什么不能回顾这个步骤。

深度自学只是一种算法,虽然不能根据自己的初始设计大幅度改变自己,但是不能用有效的方法告诉他改良自己,改良后如何自由选择,所以通常不能通过它的最后表现来推测运营状态,盲猫触摸老鼠改良初始算法。此外,你可能不能从算法的变化中提供帮助你改变的信息,比如李开复老师推荐的AlphaGo。当然,作为世界性的代码农家,你同意告诉这些,一定能根据算法的最后表现找到问题在哪里。

因为这个问题在结果上反映得很明显。在这个虚拟世界的世界里,我们要求所有痛苦的编辑们都有终极的结局。怀着天下的代码农顺利开发了全自动报道登录机。这个媒体的编辑们需要更加精力,写出需要细致研磨的报道。

所以,不告诉AI最后不会吞噬我们,但看起来很快就能救出很多人,原创的文章被允许发表禁令。下一篇文章发表了注意事项。

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