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认知计算的小秘密5

ms58.com 2017-02-09 03:20:10 名仕亚洲msbet娱乐
<p>数学和计算机科学的一些进步正在促进当前人工智能的成功</p><p>作者:David Larousserie发布于2017年5月8日15h23 - 更新于2017年5月8日15:23播放时间2分钟</p><p>订阅者只有学习今天是方法的女王,一个使人类智能的古老概念重新焕发活力,在计算机战争之后诞生</p><p>在本发明之前,机器来识别图像中的肿瘤的存在,例如,她必须遵循由专家(颜色,对比度,位置,形状...)的预先建立的规则的列表</p><p>它需要很好的生物学知识,并且...工作得很糟糕</p><p>从现在开始,机器上会显示数以千计的病态或正常图像,如果错误则会被“制裁”</p><p> “惩罚”是改变其数千个参数,使其更接近正确的解决方案</p><p>正如画家通过在混合物中添加或多或少的颜色来寻找合适的混合物</p><p>在此过程结束时,系统会正确分类任何图像</p><p>存在几种学习方法,但是,在2012年,其中一种学习方法是在图像识别计算机竞赛中强加的:深度神经网络(或深度学习)</p><p>通过类比真实神经元的功能,当它们导致正确的答案时,连接在数字上得到加强</p><p>从那以后,这些网络被用来分析图像,还有文本,声音,翻译...大数据或大型数据库数据是解决方案,但也是问题</p><p>通过神经网络的学习,如果有过几个例子,不工作,但其他技术存在克服了这些缺点,如随机决策树或经典的线性回归的探索(发现加入几个点的最佳线路)</p><p>另一个问题是,数据往往是“脏”的,也就是说,性质非常多样化</p><p>在医疗方面,病人可能与个人信息,其数千基因突变,它的MRI图像,生物学分析的结果,请访问笔记医生的关联......这个量和异质性,在之前工程师们设计了新的信息存储和处理方法</p><p>卫生部门受益于搜索引擎(谷歌),在线商务(亚马逊)或社交网络(Facebook)发明的这些创新</p><p>知识基础旧观念的另一种回归:本体论或知识库</p><p>这些野蛮的词语指的是艺术和赋予信息意义的方式</p><p>一台计算机不理解这句话:“歌手埃尔维斯普雷斯利出生在孟菲斯</p><p> “除非是他写的,有迹象表明,歌手是一个职业,一个名字是猫王,孟菲斯是一个城市......整个百科全书维基百科已被改造成一个知识基础,

作者:浑潼

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