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AI學習:一個令人興奮而又科幻的高科技領域
- 作者：dianwo
- 發表時間：2019-09-18 01:05
- 來源：未知
幾十年前，純粹的科幻小說最初用于國際象棋軟件，現在已成為許多領域的現實：模擬人類思維模式，做出決策，得出結論和學習的計算機程序。
人工智能最具最具代表性的成就莫過于16年世界圍棋冠軍李世石1:4惜敗于Google Deepmind團隊研發的Alpha Go人工智能，而最近幾年各行各業人工智能的創造性成就不斷的涌現。
人工智能在日常生活中變得越來越重要：幾乎每個人都聽說過像“Siri”這樣的語音識別，其他幾家公司都在研究自動駕駛汽車，這個主題對于點擊工作者和我們的客戶來說變得越來越有趣和重要太。
通過機器和算法不斷改進對人類智能和人類決策的模仿已經取得了快速進步，特別是在過去幾年中，這里的潛力肯定還沒有被遠程用盡。 出于這個原因，我們期待激動人心的新應用領域和工作，特別是在“人工智能學習”領域。
那究竟什么是“AI學習”？
Artificial intelligence縮寫AI代表人工智能。 “AI Learning”則是對這種人工智能的培養和改進。 對于計算機程序或其算法，為了能夠模仿人類的思維方式，它需要數據來繪制并在其幫助下可以估計和評估概率 - 大量數據。 例如，語音識別軟件應該可靠地識別命令，即使說話者當前擁擠或者沒有完美的語言命令。 即使源文本不是完美的書法或有人用繃帶的手寫作，分析手寫的程序也應該可靠地工作。 對于自動駕駛汽車，他們希望能夠可靠地識別單行道或停車標志，以便汽車做出相應的反應并自動剎車。
（圖片來自BUSINESS.com user geralt ）
同樣的原則適用于所有這些系統：程序為決策制定所需的數據越多，正確選擇的可能性就越大。 在每個AI的學習階段，必須生成原始數據并進行預先排序，檢查和評估決策。 到目前為止，只有人才能可靠地做到這一點。 我們依靠遍布全國龐大的數據標注工作室團隊，具有特殊的優勢：無論客戶想到哪種語言，國家或技術設備（即某些智能手機），在大多數情況下我們都能提供合適合適的我服務。點我科技AI學習項目示例
過去，特別是語音識別軟件的開發人員多次依賴我們的點擊工作者的綜合力量，通常也分幾個階段。 例如，收集了針對特定動作的第一個命令（“如何命令語音控制無線電切換到老歌電臺？”），然后在項目的第二部分中，由數據標注員人員說出并記錄所收集的命令。 借助這些數據，AI學會了可靠地識別和執行指令。在文本語音識別領域，我們已經成功完成了各種項目。 例如，我們的數據標注員驗證了從較長文本自動創建的程序的摘要是否保留了原始文本的含義。
視頻識別也是一個需求領域：無論是面部，手勢，情緒還是物體，我們都成功實現了最多樣化的客戶要求，并且我們的數據標注員工也進行了相應的視頻錄制。
人工智能學習仍然是一個非常具有前景的領域，在不久的將來具有巨大的潛力。
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