首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

2018年即将到来,人工智能将会有什么样的发展?

2018年即将到来,人工智能将会有什么样的发展?随着消费者避开传统广告,纷纷转向Netflix和Hulu等公司,AI广告即将兴起,定制化和用户偏好将被摆在首位。AI给客户服务带来的最大好处之一就是个性化。从本质上来说,这意味着AI算法将能够追踪、分析客户数据,并将其可视化(行为数据、人口特征数据、地理位置数据等等),让企业可以根据客户特点,向他们推荐最适合他们的服务。AI有助于“拉取”内容,因此嵌入内容中的广告将变得更加普及。AI可以动态编译开发,为消费者构建内容。如果产品在变,那么工作场所也将改变,AI将强化而不是消灭重要职位。尽管AI带来巨大机遇,但大规模失业的担忧仍然存在。40%的IT员工将变成身兼数职的“多面手”,其中大多数角色都将与业务相关,而不是与技术相关。AI不久将成为各行各业中很多职位的一个重要组成部分。

00

Spotify个性化推荐服务Discover Weekly:智能学习如何为你推荐音乐

本文介绍了Spotify的音乐推荐系统,以及如何利用机器学习来实现个性化推荐。作者主要介绍了三种推荐模型:协同过滤、自然语言处理和原始音频模型。协同过滤模型通过分析用户的历史收听记录,找到相似的用户,从而推荐相似用户喜欢的歌曲;自然语言处理模型通过分析歌曲的元数据,提取出歌曲的特征,然后与用户的历史收听记录进行匹配,推荐相似歌曲;原始音频模型则通过对音频的分析,提取出歌曲的特征,然后与用户的历史收听记录进行匹配,推荐相似歌曲。最后,作者总结了Spotify的推荐系统,并表达了对技术的敬畏之情。

010

dingdang-robot:一个开源的中文智能音箱项目

本文介绍了智能音箱项目的基础背景、技术架构、开发流程、以及作者的一些经验。智能音箱的用途包括播放音乐、控制家居设备、查询天气、听新闻、定闹钟等。智能音箱的语音识别和自然语言处理技术主要依赖于深度学习和自然语言处理技术。智能音箱的硬件设计需要考虑音箱的声学结构、麦克风阵列、扬声器、触摸按键等。智能音箱的软件开发流程包括需求分析、设计、编码、测试、部署等环节。智能音箱的社区包括开发者社区、用户社区、企业社区等。智能音箱的生态系统包括音乐服务、家居控制、第三方技能和服务、内容提供商等。智能音箱的市场前景广阔,将推动智能家居的发展,成为智能家居的入口。

05
领券