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时间:2021-09-08 04:05编辑:实用云来源:实用云当前位置:主页 > 弹性计算 >

我知道这是一个奇怪的问题。

但和任何热门话题一样,有很多不同的术语,可能意味着略有不同的事情,并导致混淆。

下面是我试图澄清的问题。

人工智能(AI)的研究领域可以追溯到1956年,但这个术语从来没有提到一个特定的类型更确切地说,大数据分享,它是一种"社会技术结构",我们用这个词来表示机器的能力,它可以解决直到最近人类才可能完成的复杂任务。目前对人工智能的大部分兴趣都涉及机器学习——算法可以从数据集中自行学习,而无需显式编程。

由于数据可用性的增加、信息存储成本的急剧下降,以及使用云计算和更强大的处理器获取大量计算能力的能力。

机器学习包括你可能在学校学到的各种统计算法的自动化形式。这些术语长期以来在组织内部使用,通常被称为数据科学、数据挖掘、预测分析或高级分析。

但是由于这些术语已经使用了很长时间,啥叫人工智能,分析师和供应商通常会避免强调当今人工智能机会的不同之处。

最近取得进展的领域之一是深度学习。这是一种特殊类型的机器学习,5118大数据,在这种学习中,神经网络的几层模仿我们大脑的工作方式。它是最近在图像标记、语音转录、自动翻译等方面取得突破的关键技术。

认知计算是另一个术语,通常用于模拟人类推理的最复杂的人工智能技术。但它的确切含义尚不清楚,许多分析师和供应商都避免使用这个术语,因为这个术语与IBM有着密切的联系。

市场似乎已经习惯了以下经验法则:如果你谈论的是这些新技术对企业、消费者或个人的影响,你就使用人工智能这个术语。但是,物联网行业,如果你在谈论要实现的技术的细节,你就使用机器学习这个术语。

不管怎样,精确的定义都不应该妨碍从数据中获得更多价值的主要目标。您有业务需求,现在有新技术可以提供帮助。每当有人试图把你卷入一场术语战,并坚持认为他们对其中一个术语只有一个"真实"的定义时,淘客qq群,试着把主题带回你正在研究的具体情况。

这篇文章最初出现在蒂莫·埃利奥特的博客《数字商业和商业分析》上,经允许重新出版。

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