计算机视觉,机器学习,深度学习详解
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随着机器学习和人工智能的热闹,国内语音行业也可谓是百花齐放,尤其是最近几年,不仅涌现了很多国内外的小公司,而且巨头们也开始加速语音识别行业的布局。本文就详细盘点一番国内外的大型公司,并对他们掌握的技术进行分析,同时预测一下未来的语音识别趋势,期望带给行业内外的专业人士些许参考,借此更进一步推进整个行业的发展。
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上天赐予人类惊人的学习能力。我们从出生开始就学习复杂的任务,如语言和图像识别,之后在一生中以这种第一学习体验为基础不断进行修正。
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机器学习是一门让计算机在非精确编程下进行活动的科学。在过去十年,机器学习促成了无人驾驶车、高效语音识别、精确网络搜索及人类基因组认知的大力发展
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作为人类,我们面临的挑战是发现所有模式。当然,我们有直觉来限制自己的猜测。但计算机没有这样的直觉。从计算机的角度来看,模式识别中的难题是只采用一个模式:在多种模式实际上都可行的情况下,什么决定了哪个模式是正确的?其它模式都是错误的?
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人在生活中的感知是多元的,包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等等。任何感知能力的缺失都有可能造成智力或能力的异常。基于此,多模态机器学习为机器提供多模态数据处理能力。
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借助人工智能的深度学习算法,这样的情况在未来会得到改善。在中国就有一家名为推想科技的公司,正在使用机器学习和计算机视觉来帮助医生诊断肺癌。
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人工智能是一系列技术的集合,其下包括机器学习、推理、感知和自然语言处理等。人工智能的概念和应用65年前就已开始,不过最近AI的进步和应用让这种技术再次成为热议
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近年来,人工智能(AI)、深度学习、机器学习、AR、VR等形形色色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。接下来的几年,人工智能将会给哪些领域带来变革与机遇,哪些行业又将会被颠覆呢?
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近年来,机器学习(Machine Learning, ML)和深度学习(Deep Learning, DL)的应用领域极速扩张,而数据、更快的硬件、更好的算法则是推动人工智能的进展的三大基石。
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人工智能(AI),可以说是科技信息时代的大飞跃,既具备一定的类人逻辑性,又具备强大的计算能力和数据存储能力。虽然,目前业界并不处在一个良好的投资状态,但AI 技术依旧被认为是下一个带来巨大经济效益,提高社会生产力的巨大突破点。
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