无极4荣耀app下载说到神经网络,我们只触及了皮

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基于每天发表的关于深度学习的文章的绝对数量,人们可以原谅地认为,深度学习和神经网络构成了人工智能创新的主体。这就是为什么当涉及到神经网络时,我们只触及了皮毛。
 
尽管通过这些深度学习技术取得了令人难以置信的技术进步,但选择实施这些技术的组织相对较少。
 
根据SAS的人工智能和语言分析战略家玛丽·贝斯·摩尔(Mary Beth Moore)的说法,那些使用深度学习的人倾向于用在特定的用例上,比如CNN(卷积神经网络)和图像识别。
 
即使神经网络可以应用于其他领域,如文本分析,无极4荣耀app下载它们也往往不如传统的机器学习方法受欢迎。
 
为什么?首先,神经网络需要大量干净、有标记的数据。而干净、有标签的数据则需要能够处理大量培训集的处理器,以及熟悉应用深度学习框架的工程师,而这两者都可能会给那些负担不起的公司带来额外的成本。
 
那么透明度的问题呢?
 
有点矛盾的是,神经网络越精确,它就越不透明;换句话说,随着神经网络的发展,越来越难确定它是如何得到一个特定的解的。
 
自然,这使得一些公司不愿接受这样一种技术,它的结果无论多么准确,都难以向客户和投资者充分解释。
 
然而,麻省理工学院林肯实验室(MIT Lincoln Laboratory)的研究人员最近发表了一篇论文,探索了设计一种神经网络的方法,这种神经网络可以更容易地解释结果,同时保持较高的准确性。正如作者所指出的,虽然神经网络“最初设计时具有一定程度的模型透明性,但它们在复杂的视觉推理基准测试中的表现却很差。”
 
当前大多数神经网络的迭代“没有提供一种有效的机制来理解推理过程。”
 
神经网络的解决方案是通过设计网络来创造透明度。能够“直接评估模型的学习过程”的网络有助于减少围绕神经网络的神秘感,并提供更多的可靠性。
 
 
虽然这类技术的发展将有希望加速神经网络在更多行业的采用,但必须指出,神经网络本身仍有很长的路要走。
 
采用上的困难部分是由于前面提到的需要大量的数据训练集。
 
数据集要求公司承担收集、清理和标记的艰苦过程。
 
据估计,一个深度学习算法要达到或超过人类的性能,训练集应该包含至少1000万个标记数据示例。这么多数据需要清除的难度相当高,尤其是对于那些没有能力或机会收集这么多信息的小公司来说。
 
深度学习可以为企业提供巨大的机会。
 
例如,通过提高准确性和效率,深度学习可以帮助企业降低制造成本。它还可以识别新的业务机会,个性化客户和公司之间的交互,并使企业能够更好地响应供应和需求的变化。
 
神经网络正通过准确定位有效的治疗方案、分析研究和发现可能被忽视的模式来改变医疗保健的世界。
 
神经网络支撑着几种最广泛使用的人工智能技术:图像识别、语音识别和翻译。
 
这些神经网络也能够创造艺术,无极4荣耀下载作曲,并自学如何解魔方。以前只有人类才有能力执行高水平的其他功能。
 
不管我们能否创造出具有感知能力的人工智能,事实是神经网络能够做的远不止完成基本的分析任务。神经网络比其他任何技术都更能展示人类的直觉和创造力。
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