開發(fā)創(chuàng)新是永恒的主題。沒有考慮到發(fā)展的企業(yè)和沒有尋求變革的行業(yè)總是會(huì)因?yàn)樾碌奶娲椒ǘ杆傧А１热缭笾镜闹Z基亞、摩托羅拉、柯達(dá)等等。由于對(duì)新事物反應(yīng)遲鈍，缺乏創(chuàng)新，最終導(dǎo)致了巨大的損失。人工智能今年進(jìn)入了黃金時(shí)期。接下來小編就給大家介紹一下人工智能機(jī)器的發(fā)展?fàn)顩r，一起來看看吧。

曠視萬象城市治理綜合軟件平臺(tái)

0

0條點(diǎn)評(píng)

咨詢產(chǎn)品

免費(fèi)試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

暫無

合作品牌

2

人工智能機(jī)器的發(fā)展?fàn)顩r

基于實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，人工智能機(jī)器的發(fā)展具有以下成效：

有許多可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的場(chǎng)景。從理論上說，只要業(yè)務(wù)場(chǎng)景中存在分類或預(yù)測(cè)需求，而且數(shù)據(jù)量大，就可以嘗試采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在各行各業(yè)的普及，銀行作為數(shù)據(jù)量巨大的機(jī)構(gòu)，有著廣闊的應(yīng)用空間。

AI機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用效果

深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力。金融業(yè)中應(yīng)用比較廣泛的信用評(píng)分卡，它具有很強(qiáng)的解釋性和易于使用的特性，但由于底層算法的限制，分類準(zhǔn)確率實(shí)際上并不高。底層算法的功能更加強(qiáng)大，對(duì)數(shù)據(jù)的分析能力更強(qiáng)，模型的分類準(zhǔn)確率更高。

算法技術(shù)建模簡(jiǎn)單，迭代方便。由于科學(xué)界對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的日復(fù)一日的研究，使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成度和建模過程不斷簡(jiǎn)化。在使用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的情況下，只要找出適用的場(chǎng)景，從建模到上線只需要幾個(gè)月時(shí)間，而且后續(xù)的模型迭代非常方便。

在過去，電話呼叫系統(tǒng)只是在我們的工作中用來幫助人們完成呼叫類型的工作內(nèi)容，它的作用就是這樣。又怎么樣？市場(chǎng)上出現(xiàn)了人工智能電話機(jī)器人。這不僅僅是一個(gè)幫助辦公室的電話工具，更是一個(gè)強(qiáng)大的公司助手。實(shí)現(xiàn)了智能云呼叫、一鍵啟動(dòng)、真人對(duì)話、自動(dòng)分類、客戶篩選、自我學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等功能。生產(chǎn)力已經(jīng)比一般電話高出5倍了，真厲害。

目前，擁有自己呼叫系統(tǒng)功能的電話機(jī)器人對(duì)很多公司來說都是有利的。那個(gè)電話系統(tǒng)怎么樣了？惟一的出路就是盡早制定計(jì)劃，擁抱人工智能電話機(jī)器人，并與電話機(jī)器人情報(bào)公司盡早合作，努力尋求改變，從而由被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)，把握自己的命運(yùn)。這就是我們。

這句話還可以追溯到上個(gè)世紀(jì)中期。在1959年，AtherSamuel把機(jī)器學(xué)習(xí)定義為“沒有明確的編程能力”。隨后，他開發(fā)了一個(gè)計(jì)算機(jī)檢查程序，這是第一個(gè)能從他自己的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，并能隨時(shí)間改進(jìn)性能的程序。
和人工智能研究一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)在很長(zhǎng)一段時(shí)間里并不受歡迎，但當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘的概念在20世紀(jì)90年代被提出之后，它又再次受到人們的歡迎。數(shù)據(jù)采掘利用算法在給定信息集中尋找模式。機(jī)器學(xué)習(xí)也是如此，但是隨后又前進(jìn)了一步——它根據(jù)學(xué)習(xí)改變了程序的行為。
近來很受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用之一是圖像識(shí)別。第一步是對(duì)這些應(yīng)用程序進(jìn)行培訓(xùn)，換句話說，人們必須查看一堆圖片，然后告訴系統(tǒng)圖片中的內(nèi)容。通過成千上萬的重復(fù)，軟件能夠知道馬、狗、貓、花、樹、房子等通常與哪些像素模式相關(guān)，并且能夠很好地猜測(cè)出圖像的內(nèi)容。
很多網(wǎng)絡(luò)公司也利用機(jī)器學(xué)習(xí)來驅(qū)動(dòng)他們的推薦引擎。舉例來說，當(dāng)臉譜網(wǎng)決定在你的新聞源中顯示什么，當(dāng)亞馬遜突出你可能想買的產(chǎn)品，當(dāng)Netflix推薦你可能想看的電影時(shí)，所有這些建議都是基于你已有數(shù)據(jù)中模式的預(yù)測(cè)。

現(xiàn)在很多企業(yè)都開始利用機(jī)器學(xué)習(xí)功能進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。當(dāng)大數(shù)據(jù)分析變得越來越流行，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)變得越來越普遍，在很多分析工具中，大數(shù)據(jù)是一種標(biāo)準(zhǔn)功能。

事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析聯(lián)系在一起，一些人認(rèn)為應(yīng)該將其分類為獨(dú)立于人工智能的領(lǐng)域。歸根結(jié)底，系統(tǒng)可以展示AI的功能，例如自然語言處理或自動(dòng)推理，而不需要任何機(jī)器學(xué)習(xí)功能，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)不需要任何其他具有人工智能的功能。
還有一些人喜歡用“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)詞，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為它比“人工智能”聽起來更有技術(shù)含量，更容易接受。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論家甚至說這兩者的區(qū)別在于“機(jī)器學(xué)習(xí)是真正有效的”。

但是，機(jī)器學(xué)習(xí)從一開始就是有關(guān)人工智能的討論的一部分，并且這兩種技術(shù)在今天的許多應(yīng)用中仍然緊密聯(lián)系在一起。舉例來說，個(gè)人助理和機(jī)器人通常有很多AI功能，其中包括ML。

工業(yè)機(jī)器人是機(jī)電一體化或機(jī)械式機(jī)器的典型代表。但它有很大的附加價(jià)值，可以替代繁瑣的手工管道操作。高效率，長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，錯(cuò)誤率低。裝備有操作人員、控制器、伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和檢測(cè)傳感器。本機(jī)為自動(dòng)生產(chǎn)裝置，模擬人工操作，可重復(fù)編程。能在困難的場(chǎng)合完成各種任務(wù)。尤其適合多品種、可變批的柔性生產(chǎn)線。以上就是小編為大家介紹的人工智能機(jī)器的發(fā)展?fàn)顩r，希望對(duì)您有幫助。