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郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

9.png同时AI人才和计算能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是算法,务问题提出后在算法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环 再往上一个层级就是AI者,AI者需要自动训练、自动数据分析、自动特征程,训练完成后自动布署为服务。最还能够对微调,就是加一些数据,可以适新的场景。 而且这个训练完以后,它可以一键部署,这也解决了训练完以后怎样可以务场景,怎样做预测的问题。 ,有比较灵活的调度和调参方式;在管理方面,智能钛平台可以帮助户搭建数据闭环,数据闭环只有在自己搭建的算法训练出的上才能实现,直接购AI通常不支持数据闭环;协作方面,智能钛平台支持团队的分享 16.png这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建

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【技术分享】郭律: 论机器学习平台与人智能的关系

同时AI人才和计算能力又是有层次的,AI从理论研究到能够程中需要经历4个层面,最贴近务的一层是,然后是算法,务问题提出后在算法层面调试获得不不能直接使,如何打造数据闭环,需要在程层面或者产品层面去实现 再往上一个层级就是AI者,AI者需要自动训练、自动数据分析、自动特征程,训练完成后自动布署为服务。最还能够对微调,就是加一些数据,可以适新的场景。 而且这个训练完以后,它可以一键部署,这也解决了训练完以后怎样可以务场景,怎样做预测的问题。 接下来我们仔细来看一下智能钛产品具体都有些功能。在TI-ONE面支持机器学习、深度学习和推理,机器学习面包含了数据加载、预处理、特征程、特征选择的具,后面还有一些具体的算法。 这个图是自更新的框架图,自建AI很难,所以很多企愿意直接购AI,但当出现以下几种情况的时候,就必须自建

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    技术创新一定挣钱吗

    AI还有一个巨大的障碍就是数据问题,现在成功运的领域,比如人脸识别,因为已经具备了数据条件,公安部有多数公民的照片,但在领域,这个条件是不具备的,导致AI领域的成本太高,所以,才有下面文章提出的小数据 ,来解决数据的问题,当然如果小数据如果能够成功,会大大提升AI可能性,但这个小数据还是一个研究课题,是学术上还没有有效解决。? 即使准确率达到要求了,自动驾驶是个系统程,需要主机厂的配合,主动权在主机厂那。即使主机厂配合这关过了,高高的成本又谁来单呢。 协和飞机比普通飞机快一倍,商运营了几十年,但最还是因为成本问题失败了,自动计算对普通人来讲只是一个锦上添花的功能,没有太多人会为此单的,就和没有很多人为协和飞机单一样,很多人需要价格优惠,不需要那么快的速度 特斯拉在中国建厂,该会降低生产成本,但原料成本还是降低不了的吧,本人认为电动汽车真正实现盈利还是需要些时间的,就看个企可以坚持到最后啦。?

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    |AI语音技术场景及库概览

    近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。 今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的,并奉上对~ 语音识别技术语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础 智能控制车辆等技术已经开始批量进入生产,百度、科大讯飞等公司都有对的合作车,进行智能车机落地。??除上述方向,语音识别技术落地场景多种多样。 语音技术也是深度学习算法程师从的重要方向之一,那么些框架能找到语音识别呢?目前主流深度学习框架都有各自的语音识别。 这次小伙伴们已经了解语音技术的,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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    面向NLP的AI产品方法论——如何通过数据分析迭代优化

    上线后,通过务后台观察务数据,和实际真实户的表述,继而迭代技能,提升体验。”欲善其事,必先利其器,强大的数据后台集群,是让务变得越来越的神兵利器。 出门问问这一块做得比较细致,页面层级比较深,期望户能够给予更精准的反馈,到底自己的AI助手做的不够户的每次务反馈都会在后台出现,不管种方式收集,都能够以埋点的方式暴露出问题,暴露的人越多,这一块的问题就越值得重视。自然这种问题类,也会长期积累,跑出一个问题分布图。 一些关键词搜索,必然是户表述的一些话,很容易就推理出,户必然受挫,只不过情绪程度不一样。 另外一种就是使算法,一般是于舆情监控的,可以抓出来户的积极消极情绪和言论。 有很多大厂都开放这类务,不避嫌的话埋入自己的面就,当然你也可以自己训练。找到这些东西之后,然后分析这些话术出现在些技能面,分布在个环节上,问题就自然暴露出来了。

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    如何评测语音技能的智能程度(1)——意图理解

    平日研究各种各样的语音助手,输出各种类的调研分析报告,以培养自己的务敏锐度,同时也研究各种框架知识以丰富自己的知识库。 只要你仔细体验观察,相当多的AI语音助手在给予反馈的时候,此类细节处理得不,容错率实在是太低了。的容错性设计,其实该是每个AI者体内的基因,成为被动技能,天赋一样的能力。 户第一句话:我想火车票?AI回复,的,你想从户第二句话:从北京到上海。AI回复,您想什么时候出发?户第三句话:明天下午出发。AI回复,为你找到如下车次,请问你想要第几个。 (选座可以提供默认规则)想要完成订单的确认,则成功引导户填充ABCD四个槽位即可。的完善和引导,则是:如果户填充了AB,AI该追问CD的例子:我想看《魔童咤》,帮我在附近找个最近的电影院。 此时AI需要展示几个场次可以选择,然后追问要几张票如果填充了ABC,该追问D的例子:我想看《魔童咤》,附近找个最近的电影院,8点钟左右开场的。此时AI只需要追问要几张票即可。

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    关于AI的7个误解 | 人智能核心概念对比

    今天,企已经能AI改变需要人类智能的自动作流程。AI能让人力密集处理的作量增加100倍,同时把单位经济效益降低90%。回答第二个问题需要多一点时间。 如果我们希望企AI,那么我们就需要让企家们理解AIAI并不是魔术。AI是数据、数学、以及迭代。 从古希腊的agora市集和古罗马的个人卖广场就是如此。今天也是如此,怕生意卖爆发性地转移到了互联网上。许多企坐拥来自客户的非结构化数据宝藏,这些数据来自电子邮件线程或Twitter评论。 汽车和汽油的类比虽然不够恰当,因为如果你给机器学习补给越多的训练数据,就能变得越。这就像汽车每完一箱汽油,积累的程数越大。所以训练数据甚至比汽油更重要。 你需要人去推翻机器学习低置信度的预测。 ?所以,如果你是想把AI于你的务的企高管,那么你想在该有一个框架了。

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    2018年,AI会在金融行些方向上发力?

    但在真实世界,人智能根本不是这个样子的。可以这么理解,AI是通过算法来学习户的习惯偏的越多,AI户就越了解。 实际上现在AI已经出现在我们的生活中了,不过看起来不像西部世界那种风格的机器人。比如说Siri,是专门为了获得户偏而设计的,基于户行为规律的识别和反馈的处理来看户每天的行程安排。 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产发挥更大的作,包括全球的银行、信机构。AI将会AI搜集到大量的不同类的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 场景可以从了解消费者行为到更地理解内部资源如何运作,这个过程本质上是数据分析,发现必要的信息后找出最优解。从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势。 即使是小的金融机构,也该研究一下AI技术可以给自己务带来些改进。最后,附上原文链接:http:t.cnRHt4cEW— 完 —

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    AI引入时尚界,消费者会对程序员的审美账吗?

    据介绍,目前 Fashion AI 已经初步搭建出女装的认知,接下来将攻克男装、配件等其他时尚领域。进店后,可以充分体会“解放双手”四个字的含义。 店内的智能扣能够积淀每件衣服的信息,件衣服试穿率高却极少购些衣服是万能百搭产品,些衣服不易被消费者试穿,“试穿率”、“购率”将直接反映出来,这家“商品数据”给到 B 端商家,并于充分改进商品信息 本次 Fashion AI 大赛的两个赛题分别是:服饰关键点定位和服饰属性标签识别。据阿巴巴“图像和美”团队负责人雷音介绍,这两个问题是构建 AI 在服饰的两个基础问题。 也只有在将服装的标签变得更加精细化和专化的基础上,才能将这些数据投放给人智能,进而让人智能做到精准的预测和推荐。 数据集的标注基于阿“图像和美”团队通过与中国香港理大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知识架构,据雷音透露,未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的,比如服饰搭配、辅助设计、商品导购等。

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    如何利大数据进行预测性营销,看完这8个深度解答你就懂了

    常常是Data mining的一些数学,像响率分析,客户倾向性,这类分群使Lift图,打分的方法告诉你一类客户有较高的接触和转化的价值。 5、预测性营销的选择方案有些呢?这的开发些技术和具? 这我也总结一些常的技术具 :?但无论条路,都要确定三项基本能力。 6、营销领域有些预测?预测客户购可能性的行标准是RFM(最近一次消费R,消费频率F,消费金额M),但有限,本质是一个试探性方案,没有统计和预测依据。 从技术角度看,推荐了协同过滤,贝叶斯网络等算法。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。

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    李开复:人智能威胁论目前就当小说看看吧

    其实人智能并不是那么的遥远,已经在你的手机面,BAT都的非常,在淘宝上东西的推荐,现在淘宝比你还知道你想什么,美团比你更知道你想吃什么,以后的婚恋网站会比你知道你该嫁给谁,这都是必然的作, 人智能+将具有普世性(运领域)  金融领域与人智能的结合较为普遍,比如说智能投顾、机器人理财、量化交易、银行的、银行的财务理财、电话营销、贷款审批、信卡欺诈、还有保险的判断,都是的领域。 当AI进入医疗领域,帮忙解决癌症的识别、癌症也是图像、核磁共振的图像,是CT扫描的图像,还有医学看片、诊断、精准医疗、基因排序,这些都是很AI,当然还有无人驾驶等方面。   AI走的第一步就是把已有的大数据深度学习的技术来做非常精确的判断预测和分类,这一定是第一步。   AI往下怎么走,接下来进入科幻世界,第一个阶段把已有的数据起来创造价值赚钱省钱;第二个阶段新数据就会进来,数据经过智能家电、智能硬件、4.0,更多厂的4.0数据,数据来源于家echo、智能音箱

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    为什么说2018年是AI金融行的一年?

    AI是通过算法来学习户的习惯偏的越多,AI户就越了解。 到2018年,随着AI技术成本逐步降低,AI技术会在很多产发挥更大的作,包括全球的银行、信机构。AI将会AI搜集到大量的不同类的数据时,它能够透过数据做出预测性的决策。 场景可以从了解消费者行为到更地理解内部资源如何运作,这个过程本质上是数据分析,发现必要的信息后找出最优解。从金融服务的视角来说,我们会在2018年看到AI的四个趋势。 这种类的支持,对于户来说,也可以缩短他们等待电话人客服的时间。随着AI系统慢慢学会把咨询问题中的细微差别归类,它的客服支持能力就越来越强,能回答的问题面更广,回答的精确度也越高。 即使是小的金融机构,也该研究一下AI技术可以给自己务带来些改进。

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    如何成为人智能(AI)产品经理

    AI产品经理的施展空间AI产品经理在些领域更有可为,能够跟我们的AI程师更地配合,把一件事做成呢? AI在医疗诊断领域很多,比如可以根据输入的历史数据生成一个,来判断这个病人是有糖尿病还是没有,有糖尿病的风险有多大。这样就通过AI的方式解决了糖尿病或者心脏病检测的问题。 AI产品经理的作内容AI产品经理的作内容包括:和算法程师沟通,了解如何通过算法来满足客户的需求。 了解和挖崛客户需求,知道客户的关注点在儿,如何的方式来给他解决。 Q8:请问AI在制造领域,主要可以体现在?A8:首先需要了解一个背景。目前AI分为三种层次:既有数据也是AI,比较成熟的领域或者行,比如互联网、运营商和金融。 成本、周期和最后收益的不确定性非常大,所以目前我们还得持续的观察 当然也有一些,比如上的残次品和正品的检验识别,就是AI案例。

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    什么是人智能即服务 (AIaaS)?

    然而,在过去很长一段时间,企需要在人智能上投入大量资金才能获得这种利润,人智能机器贵,熟悉人智能的程序员贵,更稀有,又找不到的数据! 些供商提供人智能即服务? 让我们看看提供人智能即服务的供商。 1. 云 AutoML 还允许机器学习专知识较少的开发人员快速训练自定义 ML 具体到他们公司的需求。 但是,公司可以以最低的成本实施人智能即服务,因为他们从第三方供商处访问人智能软件,而无需内部人智能设备或从头开发的软件,这对于那些没有将人智能作为其核心务但只想利它来实现更决策的公司尤其有 换句话说,AIaaS就像一个黑匣子,企可以提供输入,知道输出,但无法理解输出是如何获得的,使AI算法来获得输出等等。企也无法知道他们的数据是如何产生的。于获取输出以及它是否足够安全。

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    想成为排名第一的AI公司?建立一支“数据军团”,雇佣这些人吧

    数据程师经常使Apache Beam等具优化数据流,Apache Beam是一种开源编程于创建数据处理管道,包括ETL、批处理和流处理。 最有价值?数据科学家生活在一个数学观的世界,他们使R、Python和MATLAB等具。他们的作依赖于清晰的信息(主要是由分析师和程师完成的作)。 一个博士学位可能是最的“配备”。机器学习程师采分类和分组、以及来自数据科学家的分析结果和预测,创建,实现更加可靠、自动化的方式预测户数字路径中的下一步。 机器学习程师不仅精通Python、C++和JavaScript等编程语言,还了解TensorFlow和PyTorch等AI具,并经常开发自己的预估引擎和复杂的AI。 通常,雇佣专团队来帮助您与数据科学家、数据可视化人员和机器学习程师合作是一个主意。这是你现在最的选择,因为全球的劳动力都在学习这些新技能,新的人才涌入市场,供一般会赶上需求。

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    传统企该如何拥抱AI?德勤说野心别太大,分四步实施

    那么,AI浪潮之下,企究竟该怎么对?这篇文章梳理了AI在企中的各类,然后为想要在接下来几年拥抱AI的公司,提出了一个在企中部署AI的四步走框架。 无论是胸怀远大的项目,还是仅仅为了改进商流程,都可以使这种框架。1. 理解技术在开始一个人智能项目之前,企必须了解些技术执行些类的任务,以及每个任务的优势和限制。 但是,如果他们能够很地理解不同的技术,公司就可以更地确定些技术可能最适合特定的需求,该与些供商合作,以及系统能够多快地完成部署。 为了解决这一问题,企正在使机器学习来支持一些任务,比如对个性化数字广告进行程序化购,或者像思科和IBM那样,创建数以万计的“倾向”,以确定些客户可能购些产品。 △ AI在商上的处如果要让规的扩大达到预期效果,公司必须把重点放在提高生产力上,也就是在不增加员数量的情况下,增加客户和交易规

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    【重磅】125页行报告详尽展示人智能发展现状 MMC Ventures风险投资公司发布(附下载)

    2017年,AI在投资、能力、创和采等方面都达到了程碑式的拐点。对消费者、公司和社会的影响将是深远的。 人智能供商更地表达投资回报率(ROI)可以促进AI的采。“家觉得这是有价值的,但他们在做购决定时很紧张。” (2)行价值链的变化:在多个领域,人智能将改变在以及在多大程度上获取利润。在保险行,汽车保险占全球保险费的42%(自主研究AutonomousResearch)。 ;与最的第三方AI软件和服务提供商建立有效的合作关系的能力;愿意理解和对人智能带来的监管挑战;将思维式转变为使那些提供选择概率而非二进制建议(是非)的软件;管理AI系统实施所导致的作流变更的能力 在人智能(今天的中和大公司)的购者中:领导者将出现在重点行

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    漆远:小数据学习和压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

    在公司,在商环境中,这肯定是没有前途的。”?“又比如深度学习技术的。它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步,但是它的落地点在?这就要问你的核心价值在。 PPT上显示的是三个简单的真实APP展示,展示了机器人本身是怎么来回答问题的;第二,在你没有问问题之前,不靠语音信号或者NLP输入信息,而是通过户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在,系统会根据户的行为轨迹做出时间训练进行分析 有一些算法——我就不说个算法了,有的还是我朋友写的——很难上,为什么呢?因为它基本上不能达到需要的准确性。无监督学习“另外,无监督学习也喊得比较响。这是跟小数据学习相关的。 数据和的压缩“从界来讲,更实的是数据和的压缩。刚才有人问我说深度学习能不能于量化交易,尤其是高频。我说高频的话,如果深度学习有几层的,比如做图像有 100 多层。 很多非常在乎实时性,不能有大量 delay。怎么能做得快呢?这就需要的压缩,要 hashing 等技术,这也是非常的方向。”

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    Salesforce 机器学习来自动总结文本,AI+SaaS 是未来吗?

    到了 Salesforce 在自然语言处理方面取得的两项新突破:“情境语言生成( contextual word generation model )”及“新训练总结( new way of 的力量,比如AI 判断面试官喜,筛选简历,及从过去积累的人才库挖掘合适简历,预测人才离职倾向;AI 还能预测并推荐招聘渠道,企知道把招聘发至个网站更合适, 预计收到多少份简历,现在竞争什么状况等 至此已有数十家厂商明确提出“AI+SaaS”,这不排除有跟风之嫌,只是当行趋向如此,对 SaaS 巨头而言,是否做人智能,或许意味着能否延续竞争优势,甚至是能否继续参与巨头们后期对话语权的争夺。   放置眼下,需要到人智能,数据作为前提条件的积累必不可少,这也是为何 CRM 相较其他 SaaS ,对人智能反更灵敏,毕竟在商务智能时代曾积累一定体量数据样本,且标准化程度较高,数据为 AI 所以 AI 来了,创企有颗跟随大潮及未来的趋势心固然重要,但缺乏的资金,难吸引高端技术人才的现实还是得认清。或许当下的关键是做本职,积累尽可能多的数据,厚积薄发。

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    从流感预测到智能决策,深度学习能帮企些事?

    5 月 26 日,在国际 AI 盛会 2019 全球人智能技术大会上,品友互动 CTO 欧阳辰以《深度学习在商决策的与实践》为题发表演讲。 品友互动 CTO 欧阳辰以下内容根据欧阳辰演讲内容整理而成:关键词 1: 场景进化AI 决策引擎在场景中实现进化各行各都在积极拥抱人智能,而人智能要创造价值就离不开具体场景。 基于在这方面的技术积累,我们打造了能对未来流感情况进行预测和分析的预测,这项 AI 解决方案基于一些关键数据,通过联合建的方式,我们可以对某地区的流感情况进行预测,该解决方案可以将人智能技术赋能帮助医药行地分析流感数据 品友的知识图谱沉淀了将近 10 年的数据处理经验,并且通过不断地数据经验积累和数据清洗持续升级和优化,相比一般的,营销知识图谱具有更的覆盖率,以及可解释性。 在整个环节面,其实可以通过提供去帮助企去做作产品定位等营销决策。那么有人会觉得营销其实是一个老问题老场景。为什么最近几年,开始需要智能和大数据去解决营销问题?

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      智能钛工业 AI 平台

      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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