中山網(wǎng)絡(luò)公司 在過去幾年中，人工智能(AI)技術(shù)已經(jīng)得到一定發(fā)展，許多行業(yè)分析師認(rèn)為，AI將在不久的將來對(duì)企業(yè)IT產(chǎn)生顯著影響。人工智能早已不是一個(gè)新名詞，它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。 他補(bǔ)充說：“對(duì)人工智能的認(rèn)知和理解，這項(xiàng)技術(shù)能給企業(yè)帶來的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，將是大多數(shù)企業(yè)考慮人工智能的因素，而因?yàn)锳I造成的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中斷將是致命的?！?/span>
在學(xué)習(xí)方面，最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但由于模型過于強(qiáng)大，沒有足夠的數(shù)據(jù)支持，導(dǎo)致不是很成功。除了能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全提供幫助，AI還可以幫助監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)和其他基礎(chǔ)架構(gòu)。 比如Dynatrace平臺(tái)，它提供基于AI的全棧監(jiān)控，它集成了機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析功能，為IT專業(yè)人員提供智能監(jiān)控功能，使他們更輕松地完成工作。 該領(lǐng)域的其他供應(yīng)商還有Spunk和SumoLogic，他們的產(chǎn)品更廣泛地集中在分析各種機(jī)器數(shù)據(jù)，但可用于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。
在模仿方面，人工智能在圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理方面有著廣泛的應(yīng)用。專家們花費(fèi)了大量時(shí)間去創(chuàng)建邊緣計(jì)算，彩色型材，N-gram語言模型，語法樹等，不料所獲成績(jī)平平。人們已經(jīng)習(xí)慣了Cortana和Siri等智能助手，客戶服務(wù)聊天室也變得越來越普遍。很快，AI將可以接管這些自助幫助的職責(zé)。IPSoft已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)名為Amelia 的AI，可以執(zhí)行一些相關(guān)功能。 像IBM的沃森(Watson)這樣的平臺(tái)也提供了類似的功能，可以幫助減輕一些IT負(fù)擔(dān)，為他們所服務(wù)的組織提供支持。
中山網(wǎng)站優(yōu)化從80年代早期開始，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家設(shè)計(jì)出可以學(xué)習(xí)和模仿人類行為的算法。然而，在一些更具體的任務(wù)中，使用數(shù)據(jù)來適應(yīng)函數(shù)的想法獲得了巨大的成功，這也構(gòu)成了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)主要障礙是這個(gè)特征工程步驟，它要求領(lǐng)域?qū)＜以谶M(jìn)入培訓(xùn)過程之前識(shí)別重要的信號(hào)。 特征工程步驟非常手工，需要大量的領(lǐng)域?qū)ｉT知識(shí)，因此成為當(dāng)今大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的主要瓶頸。換句話說，如果我們沒有足夠的處理能力和足夠的數(shù)據(jù)，那么我們必須使用低功耗/簡(jiǎn)單的模型，這需要我們花大量的時(shí)間和精力來創(chuàng)建適當(dāng)?shù)妮斎胩匦?。這是大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家花時(shí)間做的事情。
原文鏈接 http://www.siwameinv.cc/news_1092.html
