即拼商城的什么是人工智能能大数据技术怎么样

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-11 03:27 标签： 什么是人工智能

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什么是人工智能能和大数据技术對于现代人的生活还是产生了很大的影响的下面我们就一起来了解一下，大数据技术对什么是人工智能能技术发展都有哪些促进作用

“大数据”提高了深度学习精准度

演算法及硬件条件的大幅跃进提供了机器学习发展的优良条件，再加上数字化联网的蓬勃下带来的“大數据”便引爆了科技大厂争相投入深度学习技术的浪潮。目前不管是NVIDIA这类的芯片商或擅长演算法的Google、Facebook等软件商，常提到从事的机器学習的主流技术就是深度学习。

举个例子描述深度学习如何进行想像一下，要让一台搭载深度学习能力的车辆进行自动驾驶面对陌生嘚路线、随时有行人冲出马路的危险路况，机器怎么判断?透过深度学习你可先一次提供机器海量的数据资讯，包含路标、号志、路树、荇人、等让它学会辨识环境中的物体为何，学会了便有助于它在行进过程中快速而精准地避开障碍、找出佳路径，并顺利抵达目的地只要数据越丰富完整，机器就越能够提高一切辨识的精准度以加强判断能力。

这么说来要能让AI靠“深度学习”发展思考能力，很大程度是依赖大数据所赐不过，这时候我们就会面临一个问题：没有大数据深度学习就毫无用武之地了吗?

“小数据”的机器学习方案也蓄势待发

大数据带给深度学习强而有力的判断能力，但其实机器若要做到“学习”这件事深度学习并不是方法。

回到自动驾驶的例子倘若这次我们先不将海量的数据提供给机器，而是只告诉他“目的地”、“禁止碰撞”两项指令然后任凭他不断的Trial&Error，在失败中汲取“经驗”以达到学习的效果终也能抵达目的地(前提当然是没有遭遇严重车祸影响行进能力)。这样在初始阶段不仰赖大数据的学习方式可以歸类为“强化学习”。

强化学习的方法能补足机器在突发状况下的应变能力AlphaGO的开发商DeepMind也深谙这项方法的优点，因此让AlphaGO也借着深度学习与強化学习的组合在对手下出意料之外的棋步时，随即建立新的经验以做为未来在相同局势下能克敌制胜的判断依据。

为什么我们需要“小数据”的AI培养方案?

事实上“获取足够大量的数据”就是极耗成本的一件事，此外有些数据如罕见疾病的病历、症状等本身就具稀囿性，因此像是强化学习等低数据依赖度机器学习方案逐渐开始受到青睐许多公司与研究机构也以此作为研发的努力方向。日前就有一間名为Gamalon的新创公司发表新技术表示其AI系统可仅用很少量的数据训练机器学习，就达到媲美进行深度学习后的精准辨识能力成功吸引市場关注。

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