侵权投诉
焊接机器人 喷涂机器人 搬运机器人 装配机器人 切割机器人 其它机器人
订阅
纠错
加入自媒体

【前沿】机器学习等领域的五大关键发展趋势

2016-07-08 09:51
FlappyBird
关注

  今天搞技术开发和执行的人聊天一定离不开这些话题:人工智能、机器学习或Bot。风险投资公司Madrona最近主办了一个机器学习和人工智能会议,将智能应用生态系统领域里的几个最大的科技公司和创新创业公司聚集到了一起。

  会议的关键主题之一来自于对与会者的一个调查。参与调查的每个人都说机器学习对他们公司和行业很重要或者非常重要。

  但是,超过一半的调查回复也说他们的组织在机器学习上还不够专业,还没法做好他们需要做的事情。

  下面是这个峰会上谈论的另外五大趋势。

  趋势一:每个应用都将是智能应用

  如果你的公司还没有使用机器学习检测异常、推荐产品或者预测客户流失,那么很快它就会用上了。因为新数据的快速生成,大量计算力的可用和新机器学习平台的方便使用(无论是它来自亚马逊、谷歌和微软这样的大技术公司还是Dato这种创业公司),我们有望见到越来越多能生成实时预测而且会不断变得更好的应用。在我们过去六个月遇见的100个早期创业公司中,90%以上都在计划使用机器学习为客户提供更好的体验。

  趋势二:智能App出现在微智能和中间件服务的创新中

  当下的公司可以分为两类(广义上):开发某种形式的机器学习/人工智能技术的公司,或者在应用和服务中使用机器学习技术和人工智能的公司。大量的创新集中在构建模块服务(又名,中间件服务)上,其中包括数据准备(datapreparation)服务和学习服务或者模型即服务(models-as-a-service)的提供商。

  理解「what」背后的「why」是人工智能工作中的另一个关键部分。

  随着微服务以及通过RESTAPI与微服务无缝连接的能力的出现,学习服务及机器学习算法的使用和再使用迎来了增长的趋势——再也不需要从零开始编写服务了。

  例如,Algorithmia公司运行着一个算法市场,任何智能应用都可以在该市场中按需要使用其中的算法。将这些算法和模型与特定数据片(在特定的垂直范围内特定的使用情况)结合起来就是我们所说的微智能(micro-intelligence),它可以无缝接入到应用中。

  趋势三:在机器学习和人工智能世界里,信任和透明绝对关键

  去年,机器学习和人工智能的几个备受瞩目的实验受到了关注。例如微软的Tay、谷歌的DeepMindAlphaGo、Facebook的M和数量不断增加的各种聊天机器人。自然用户接口(语音、聊天和视觉)的兴起为人类与虚拟助手(苹果Siri、亚马逊Alexa、微软Cortana和Viv)的互动提供了非常有趣的选择和机会。

  也有一些与人工智能互动的例子让人感到不安。比如,在佐治亚理工学院一个在线课程将结束时,学生才惊讶地发现他们交互了整个学期的一个教学助理竟然是聊天机器人(名叫JillWatson,得名于IBMWatson)

1  2  下一页>  
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号