智能化產品的重要特徵,凸顯AI價值!

隨著信息技術的快速發展,以人工智能、物聯網、大數據和雲計算為代表的前沿技術正在推動傳統產業的轉型升級,同時為社會創造出巨大的經濟效益。

在這裡我們需要明確知道,人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力,在我們的生活及交通、醫療、安防和製造業等領域起著重大的發展和推動作用,同時為我們帶來更高的工作效率和高質量的服務體驗,這是人工智能給我們帶來的重大變化。

面對這種科技的“狂風暴雨”,我們更需要了解人工智能的核心技術問題,才能更加透徹的理解人工智能技術是如何影響到各行各業的。現在較火的兩個詞,一個叫Deep Learning(深度學習),一個叫Reinforcement Learning(增強學習)。

深度學習是什麼?它是建立深層結構模型的學習方法,典型的深度學習算法包括深度置信網絡、卷積神經網絡、受限波爾茨曼和循環神經網絡等,通俗地講,它就是一個端到端的學習,我們不需要一些feature engineering,而是用一個非常複雜的、容量很大的模型去直接擬合輸入輸出,讓模型自己探索有意義的中間表達。

什麼是增強學習?通俗地講,就是學習機器不斷地跟環境做自主的互動,在互動的過程中用長遠的收益來指導當下該做什麼決策,通過不斷的跟環境互動去調整決策的最優性。

智能化產品的重要特徵,凸顯AI價值!

同時,我們需要注意的是,信息數據是人工智能創造價值的關鍵要素之一。隨著算法技術水平的提高,圍繞數據採集、分析處理產生了眾多企業,將這些人工智能、物聯網等技術不斷落地,便體現在了現在所有的智能產品上,它是人工智能領域技術成果的集成化、產品化,而且有著眾多的分類。

以目前最典型的應用範圍來說,智能機器人應用最為廣泛,它可以劃分工業製造、個人助理、特種機器人三個種類,大致上應用在傳統制造業、教育娛樂、安防監控、服務業、農業等傳統領域。

智能化產品的重要特徵,凸顯AI價值!

應用場景

我們有理由相信,隨著人工智能的快速應用及普及,大數據不斷累積,深度學習及強化學習等算法不斷優化,人工智能將會從更多應用場景中得到價值的最大化,智能產品的種類和形態也將越來越豐富。同時憑藉這些技術,挖掘人工智能背後的價值,催生出新業態、新模式,甚至是給傳統領域帶來創新和發展。


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