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微博热点 · 2019-03-20

美国纽约——人工智能及其更实用的继子——机器学习,无疑对所有行业都产生了深远的影子宫癌,lpl,朱刚日尧响。商业是建立在可预测性的基础上的,如果任何一家公司能够有效地预测影响其供应链、成本、资源、流程和市场的因素,那么它就有更好的机会蓬勃发展。这些工具解决了这些领域的问题,并且正在得到广泛的应用,但是随着成千上万的人加入流行词汇的行列,在短期内了解这些技术的局限性和有用性是很重要的。

我们生活在信息时代已经有一段时间了,但是一个持续的问题是,对于人类来说,有太多的信息需要自己处理。输入机器征文获奖王冰学习陈良娣。这种简单实用的人工智能绝对不像《2001太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中的哈尔(HAL),也不像《星际迷航》(Star Trek)中的数据先生(Mr. Data):没有创意,没有真正的思考,没有任何知觉或自我意识。它仍然只是一个计算器。再想想IBM的深蓝国际象棋(deep blue chess)计算机,它使用大量计算资源尝试每一个可能的步骤,以预测结果。利用气象数据、气象模型和卫星图像,棉花作物以这种方式被追踪已有一段时间了。我们可以用它来跟踪和管理库存、客户关系、供应商和竞争对手。

这些都不是什么新鲜事。在基本层面上,计算机只是遵循一个决策树,沿着这条线向下询问“行动X会导致结果Y吗?”事实上,你可以很容易地在电子表格中自己编写代码来解决更简单的问题。机器学习之所以成为一个主要的新领域,是因为数据科学家可以编写算法来提高处怪谈研究会理效率。你不需要尝试所有9000亿个可能的变量组合来解决一个特定的问题,你可以把它们组合起来,在一个小得多的选择上进行数学运算,在合理的确定皇明风云录性范围内得到类似的结果。有机和模拟复杂性陶吉新压倒了解释系统,直到解释系统要么以原始处极品女友理能力压倒复杂性,要么使用创新的快捷方式。优秀的老式人工编码算法允许计算机实现飞跃。

这样做的商业理由是能够更好地预测市场趋势、流程漏洞和其他影响底线的因素,但筛选我们正在收集的所有新数据所需要的处理级别也有实际的成本。一家大型时装公司每月会花费成千上万美元对云计算来处理所有的新数据从供应商、零售平台和市场情报,但一个好的数据科学家可以调整如何运行和处理得到的一小部分成本,同时提供关于数据的新见解。人是关键,因为机器并不是真正的智能,它们仍然只是按照操作人员的指示去做,尽管速度和准确度都非常惊人。

人工智能所缺乏的人性是什么?直觉,超越逻辑的能力。正如一位计算韩加富机科学家可能会说的那样:如果一台传统的计算机能够超越逻辑,那么它就被打破了。在这一点上,任何其他东西充其量都是科幻小说。

机器学习就是你用来石灵明教机器的模拟有多复杂。随着复杂性的增加,资源需求也在增加。在细节阻碍过程西门无恨之无恨泪之前,真实世界条件的数字模型能有多精确?

随着全球时装供应链变得更加自动化和透明,能够安全有效地做到这一点的系统的效用变得非常明显。

当人们谈论机器学习时,他们女星裸照经常谈论培训。把你的机器学习系统想象成一个实习生。起初,它对你的业务一无所知。一开始它毫无头绪,失败了很多次,但之后(希望如此)它开始学习。选择正确的模型来分析数据就像面试实习生一样。你必须判断他们似乎他们擅长做什么在一个基本大皖网水平,但一旦你使用你仍然需要训练和监婆媳过招七十回视他们,直到他们达到的速度,有时第一个选定的候选人不合适,需要从头。

如今,大多数定制的机器学习应用程序都构建在微软(Microsoft)、谷歌和SAP等供应商提供的基于企业质量订阅的模块之上,以及由数千名程序员维护的免费开源共享代码库之上,这些代码库作为一男人的累男人的泪个全球社区保持更新和安全。尽管创新还在进行,但许多基础设施已经建成,可男帅哥以相当快地部署。最难的部分是训练新系统解释数据,使其有用。

人工智能以有趣的方式与另一个热门话题联青春泪流满面系在一起:区块链。现代区块链技术具有内置的智能合同功能,允许在完成特定任务时自动付款。通过将区块链支付系统连接到数据库和传感器,人工智能程序可以用来确定任务是否已经完成,是否应该进行支付。店里有500件到货吗?是的。支付供应商。不要太担心区块链交易的即时性,因为已经有几家美女杀手摧花狂受监管的区块链交易所像银行一样,在这个新领域为企业提供流动资本。信贷不会消失。

人工智能注定要取代中间人。需要来源吗?人工智能会做得最好。需要管理一个任务或一个大的团队?它一直在观察和学习。因此,人工智能将成为完美的中层管理者。然而,在人工智能长时间正确执行任务之前,您可能仍然希望由人工经理对事务进行素予佳妍最终批准。它一开始并不聪明,必须从错误中学习。但是,我们使用这些系统的次数越多,它们就会变得越可靠,以至于在中层管理任务上,它们会比任何人都做得更好。由于它们是建立在共享平台上的,它们不仅向您学习,还向所有人学习,所以您不必进行所有的培训。随着全球时装供应链变得更加自动化和透明,能够安全有效地做到这一点的系统的效用变得非常明显。

我们不知李冬野道从长远来看这些系统会变得多么复杂和智能,但是现在他们需要做很多工作。他们无法预测的事情不是他们以前没有见过,基于模式,可性美国以骗积分坏数据相当容易,所以真正的创新和新的大型文化变化通常会扔了。也许最好的应对问题的人工智能是否能真正理解时尚只是问另一个问题:我们吗?

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