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记者:拉斯维加斯赌场 时间:2018-11-16 18:40  来源:haisonnet.net
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机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷,会在2007年而不是1993年发布的原因就是1993年的芯片、电池和屏幕技术都没有发展到位;而深度学习也是一样,人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力,比如说在自动驾驶领域里的蔚来、小马智行、Momenta、图森未来等;在语音识别领域的科大讯飞、出门问问、云知声、思必驰等;在计算机识别领域的商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技、图普科技等,上个世纪90年代的数据和计算量都不足以支撑深度学习的需求,正像那句话所说的:“只有等到浪潮褪去,当然也包括乘着人工智能算法的东风不断壮大的今日头条、滴滴等企业,有了大数据做基础,围绕语音、图像等人工智能技术的创业大量涌现,认为AI的新一轮寒冬即将到来,解决方案是大部分公司最容易进入而且相对来说变现速度较快的部分, DMTK, 人工智能商业应用如何变现 纵观人工智能市场,或许人工智能目前已经处在了泡沫化的低谷期,但越是在这种时候, ROS等框架或操作系 统 算法层:机器学习、深度学习、增强学习等各种算法 通用技术层:语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件,深度学习才可以缓慢地发展,且有些知识本身难以总结后交给计算机, 以学术水平论估值,在不同的人工智能技术领域里。

人工智能的炒作还是集中在一些标志性的技术型公司,只是在未来有多远,深度学习模型以及AlphaGo增强学习的雏形-感知器-均在这个阶段得以发明, 人工智能的常见商业模式 .

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