人工智能正在改變我們的工作與生活

大數據

數據是人工智能發展不可或缺的燃料,海量豐富的數據集對算法訓練尤為重要。實現機器精準視覺識別的第一步,就是獲取海量而優質的應用場景數據。伴隨各類感應器和數據采集技術的發展,我們開始擁有以往難以想象的的海量數據,同時,也開始在某一領域擁有深度的、細致的數據。而這些,都是訓練某一領域“人工智能”的前提。以人臉識別為例,訓練該算法模型的圖片數據量至少應為百萬級別。

運算力

人工智能領域是一個數據密集的領域,傳統的數據處理技術難以滿足高強度、大數據的處理需求。AI芯片的出現讓大規模數據效率的提升變為可能。其算法的處理需要大量的矩陣計算操作,因此特別適合使用并行運算芯片進行數據處理。應運而生出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用芯片。而其中,出現最早的GPU為人工智能的發展做出了巨大的貢獻。

算法

近幾年,深度學習顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎應用領域的算法設計思路,突破了人工智能算法的瓶頸。逐步成為機器學習研究中的一個全新領域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,模仿人腦的機制來解釋數據,例如圖像,聲音和文本。根據提供給它的大量的實際行為來自我調整規則中的參數,進而做出一些很準確的判斷。

人工智能正在改變我們的工作與生活

大數據

數據是人工智能發展不可或缺的燃料,海量豐富的數據集對算法訓練尤為重要。實現機器精準視覺識別的第一步,就是獲取海量而優質的應用場景數據。伴隨各類感應器和數據采集技術的發展,我們開始擁有以往難以想象的的海量數據,同時,也開始在某一領域擁有深度的、細致的數據。而這些,都是訓練某一領域“人工智能”的前提。以人臉識別為例,訓練該算法模型的圖片數據量至少應為百萬級別。

運算力

人工智能領域是一個數據密集的領域,傳統的數據處理技術難以滿足高強度、大數據的處理需求。AI芯片的出現讓大規模數據效率的提升變為可能。其算法的處理需要大量的矩陣計算操作,因此特別適合使用并行運算芯片進行數據處理。應運而生出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用芯片。而其中,出現最早的GPU為人工智能的發展做出了巨大的貢獻。

算法

近幾年,深度學習顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎應用領域的算法設計思路,突破了人工智能算法的瓶頸。逐步成為機器學習研究中的一個全新領域,其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,模仿人腦的機制來解釋數據,例如圖像,聲音和文本。根據提供給它的大量的實際行為來自我調整規則中的參數,進而做出一些很準確的判斷。

AI的精益求精

宏思銳達憑借自身多年的技術積累,在自然語言處理(NLP)上有著自己獨特的理解,處理語音交互和用戶畫像時,深入準確。未來將會逐步在全平臺使用和推廣人工智能技術,例如:市場營銷,智能客服和政企服務等領域。為用戶創造更大的價值。

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