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  • 健康有益:一張圖看懂AI與大數(shù)據(jù)

    2018-02-07 15:58:30 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評論 (0)
    近幾年隨著AlphaGO的驕人戰(zhàn)績,人工智能和大數(shù)據(jù)備受追捧,熱度空前。而在實(shí)際接觸中,大家對人工智能和大數(shù)據(jù)的認(rèn)知普遍是只知其名...

          近幾年隨著AlphaGO的驕人戰(zhàn)績,人工智能和大數(shù)據(jù)備受追捧,熱度空前。而在實(shí)際接觸中,大家對人工智能和大數(shù)據(jù)的認(rèn)知普遍是“只知其名不知其意”,因此對企業(yè)而言,獵頭的推薦也往往與崗位匹配度不高。那么被人們認(rèn)為高深莫測的AI和大數(shù)據(jù)的關(guān)系究竟是怎樣的? 下圖清晰表達(dá)了其邏輯及關(guān)聯(lián)性。

    健康有益:一張圖看懂AI與大數(shù)據(jù)

          上圖中主要是三大塊內(nèi)容,分別是大數(shù)據(jù),AI技術(shù)和解決問題,他們的關(guān)系如下:

          - 大數(shù)據(jù)層 -

          主要分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲及數(shù)據(jù)訪問三個(gè)步驟。

          Ø 數(shù)據(jù)采集

          主要通過智能手環(huán)、智能手表、智能手機(jī)等各類智能硬件,重力傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器等各類傳感器以及攝像頭、話筒等多種手段來采集各種所需數(shù)據(jù)。

          Ø 數(shù)據(jù)存儲

          主要是將采集數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中。大數(shù)據(jù)的存儲方式與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲有很大不同。主要體現(xiàn)在存儲格式、存儲結(jié)構(gòu)、以及分布式存儲等方面。而分布式存儲、共享存儲則是數(shù)據(jù)存儲中重要的核心技術(shù)。

          Ø 數(shù)據(jù)訪問

          主要解決如何讓AI技術(shù)層能夠快速的獲取所需數(shù)據(jù)。該層是大數(shù)據(jù)技術(shù)與AI技術(shù)的重要承接層,其最核心的技術(shù)為負(fù)載均衡。該技術(shù)解決了數(shù)據(jù)訪問中的大數(shù)據(jù)并發(fā)、網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷過重等問題。

          - AI技術(shù)層 -

          分為基礎(chǔ)算法、AI算法、AI框架和AI技術(shù)四個(gè)步驟,目的是獲取數(shù)據(jù)之后,利用人工智能的算法和技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

          Ø 基礎(chǔ)算法層

          基礎(chǔ)算法層主要包含高等數(shù)學(xué)、矩陣分析、數(shù)值分析、概率統(tǒng)計(jì)分析等,是AI算法的奠基層。而AI算法來自于基礎(chǔ)算法的支撐。我們對基礎(chǔ)算法理解越深刻,對AI算法理解的也會更透徹。好像蓋大樓的地基,地基打的越深,大樓才能蓋的越高。

          Ø AI算法層

          AI算法層是在基礎(chǔ)算法層之上構(gòu)建的解決人類問題的人工智能算法層。

         人類遇到的問題通常是由單一問題合并組成的復(fù)雜問題,解決問題的路徑為將復(fù)雜問題拆解成多個(gè)單一問題后逐一進(jìn)行解決。AI算法層即解決單一問題的通用方法層。比如拍照計(jì)算食物熱量實(shí)際上包含食物識別、體積計(jì)算、質(zhì)量計(jì)算、熱量計(jì)算等四個(gè)子問題,而四個(gè)子問題則由各自組成的通用方法來解決。經(jīng)過長達(dá)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展,AI算法層已經(jīng)研究出了一些通用方法即算法,包含分類算法、聚類算法、回歸算法、優(yōu)化算法、降維算法、深度學(xué)習(xí)算法等等。

          Ø AI框架層

          AI框架主要是對AI算法層的單個(gè)算法進(jìn)行重新封裝,它定義了很多類、方法、接口,使用者只需要調(diào)整相關(guān)參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)算法,而不需要將算法完全實(shí)現(xiàn)出來,這樣節(jié)省了大量的時(shí)間,使得應(yīng)用算法來解決問題的AI研發(fā)人員更加專注于解決問題本身。目前常見的分類、聚類等傳統(tǒng)的人工智能算法框架有SkLearn、Pandas等等,深度學(xué)習(xí)框架有Tensorflow、Caffe、Torch、PaddlePaddle。

          Ø AI技術(shù)層

          AI技術(shù)層主要是針對利用AI算法解決專業(yè)領(lǐng)域問題而提出的專用方法和算法。這種算法不具有通用性,是為解決某個(gè)領(lǐng)域的問題而定制研發(fā)的方法。目前AI技術(shù)主要包含自然語言處理(NLP)、機(jī)器視覺、語音識別、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、分析決策。大家耳熟能詳?shù)募夹g(shù)都出自該層,也是AI技術(shù)層的最頂層。

          ² 自然語言處理(NLP)

          自然語言處理領(lǐng)域主要是語義識別,開放域?qū)υ捔奶欤谌蝿?wù)的對話,自動翻譯(例如中翻英,英翻中)等。

          ² 機(jī)器視覺

          機(jī)器視覺主要分為圖像識別(識別圖像或視頻中的物體是什么),圖像跟蹤(視頻中跟蹤某個(gè)物體),三維重建(通過2D圖片進(jìn)行3D物體的構(gòu)建)。

          ² 語音識別

          該技術(shù)通俗的講就是對人說的話轉(zhuǎn)化成文字。

          ² 知識圖譜

          該技術(shù)是用來構(gòu)建知識的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),將一個(gè)個(gè)看似沒有關(guān)系的知識點(diǎn),通過該技術(shù)建立他們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,比如包含關(guān)系、并列關(guān)系、最終構(gòu)建各個(gè)領(lǐng)域的知識網(wǎng)。然后再根據(jù)這個(gè)知識網(wǎng)解決用戶的問答、推薦、預(yù)測、推理等問題。

          ² 數(shù)據(jù)挖掘

          數(shù)據(jù)挖掘主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、預(yù)測等處理。

          ² 分析決策

          主要是做策略制定,通過多維度收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行某個(gè)領(lǐng)域的決策并給出答案。

          - 解決問題 -

          基于大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)的結(jié)合,能夠真正實(shí)現(xiàn)為人類解決各種各樣的問題。將這些問題進(jìn)行歸類匯總成幾大類問題,常見的有聚類、分類、預(yù)測、推薦等問題。

          Ø 分類問題

          分類問題主要是判別某個(gè)物體屬于哪個(gè)類別,比如橘子屬于水果類、白菜屬于蔬菜類。分類又分為二分類、多分類問題;二分類即是與不是的問題,比如這個(gè)物體不是香蕉,這個(gè)物體是香蕉;多分類問題,比如多種食物,一種食物是蔬菜,一種食物是水果,一種食物是肉。

          Ø 聚類問題

          聚類問題主要是將一批數(shù)據(jù)自動分成幾類,比如說網(wǎng)站的用戶群,自動分為活躍用戶群、忠誠用戶群、沉默用戶群,這種用戶群的確定是通過人工智能算法算的,而不是通過人工篩選的。

          Ø 預(yù)測問題

          預(yù)測問題主要是對某個(gè)趨勢進(jìn)行預(yù)測,比如房價(jià)趨勢預(yù)測、網(wǎng)站的流量預(yù)測等等。

          Ø 推薦問題

          推薦問題主要是推薦同類偏好。比如A用戶喜歡旅游,且是戶外愛好者,而戶外愛好者除了喜歡旅游,還喜歡戶外裝備,那就可以向A用戶推薦戶外裝備,這就是典型的網(wǎng)站推薦邏輯。

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    責(zé)任編輯:馬麗芳

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