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【深度】人工智能时代 云和大数据到底有多重要?

2016-06-30 09:58
华静一
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  此外,腾讯云搜还建立了自然语言处理技术团队,整合“文智”NLP开放平台,提供中文分词、智能纠错、同义词识别、意图识别等能力。针对准确性,该服务还支持高级纠错、按域检索、分词定制、智能联想词等功能。开发方面,开发者可以对搜索结果的排序自主灵活控制,云搜还具有文档求交、相关性排序、排序表达式等策略。

  搜索到的数据怎么使用,能否安全可靠,所提供的数据服务是否有针对性,是用户关心的问题。为此,腾讯大数据处理套件TBDS提供一键式部署能力,降低了大数据系统部署运维门槛,统一的控制台可以对集群进行配置、启停,通过DashBoard集中监控各组件实时运行指标,还支持多种数据接入以及输出方式,提供统一的数据源以及元数据的管理。

  值得一提的是,腾讯还借助QQ、微信等产品建立了10亿级别覆盖度的基础库,对范围内的人群进行统计和分析,能够实现动态跟踪区域内人群流动、评估人流拥挤等级、捕捉开放社交网络的情况、分析目标客户群轨迹,让客户更精准的定位目标人群。这么多的隐私信息,泄露了怎么办?我们了解到,所有通信及数据存放都建立在腾讯云合规独立的机房,以保障用户数据资产安全。

  

  区域人流检测

  机器学习是人工智能的核心要素,主要就是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。应用过程中,并行计算可以利用多个处理器解决一个大问题,提升了计算效率,这也是腾讯机智机器学习TML正在做的,其是简化用户对算法的接口调用、可视化、参数调优等自动化任务管理的开放平台。

  卷积神经网络实例,卷积层→子抽样层→卷积层→子抽样层之后→全连接后输出

  该平台搭载了万兆网卡的大量CPU实体机,集成分类、聚类、搜索/排序、推荐等机器学习和深度学习领域的算法,针对在性能、效果等方面的特殊需求,可以一对一深度定制。功能方面,机智机器学习TML支持LDA(非监督机器学习)技术,可以用来识别大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息。通过训练,能够把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。此外,CNN(卷积神经网络)能用来解决图像高层特征提取、分类、识别等计算机视觉难题,LR(逻辑回归)则具有易训练、易并行、泛化能力强等特性,适用于高维度海量数据的二分类任务。

  

  子抽样层(左图为全连接,右图为局部连接)

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