人工智能是一个非常炙手可热的名词,且已经成功应用在语音、图像等诸多领域。
但是,现在人工智能有没有达到可以简单落地的状态呢?工业界的人工智能需要什么技术呢?带着这些问题开始我们的思考。
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首先,我们先探讨一下工业界人工智能需要一个什么样的系统?人工智能的兴起是由于数据量变大、性能提升以及并行计算技术发展共同产生的结果。所以,工业界的问题都是非常复杂的。
因此,我们需要一个可扩展系统,不仅在吞吐与计算能力上可扩展,还需要随着数据量与用户的增多在智能水平上可扩展。
怎么实现一个可扩展系统呢?其实很重要的一点是工业界需要高VC维的模型,去解决智能可扩展性的问题。
怎么获得一个高VC维的模型呢?大家都知道,机器学习=数据+特征+模型。如果数据在给定的情况下,我们就需要在特征和模型两个方面进行优化。
特征共分两种,一种叫宏观特征,比方说年龄、收入,或是买过多少本书,看过多少部电影。另外一种是微观特征,指的是比拟细粒度的特征,你具体看过哪几本书,或者具体看过哪几部电影。
每一部电影,每一本书,每一个人,都是不同的特征。书有几百万本,电影有几百万部,所以这样的特征量非常大。
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