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  • 深度学习绝不仅仅是科研和围棋,更是帮助企业赚钱的一把好手!

    作者:新葡京线上娱乐|发布时间:2017-05-30 06:19|点击:

    深度学习绝不仅仅是科研和围棋,更是帮助企业赚钱的一把好手! 深度学习绝不仅仅是科研和围棋,更是帮助企业赚钱的一把好手! 线条明快、漂亮、极速并搭载着异乎寻常的技术,看到这些你的脑海中是否会划出F1赛车的影像?即使你不是狂热的F1赛车迷,也很难不对这些机器投以欣赏的目光。然而有一天这些技术可能出现在您平凡的通勤车上。如果现在请您思考一下机器学习的概念。其实它有点像F1赛车——动力十足、新颖奇特、速度惊人,在遭遇险境时伺机战胜对手,令人印象深刻!这与异常复杂的围棋比赛如出一辙。无论是F1还是围棋都为我们带来了精彩壮观的比赛,但机器学习会让它们更进一步——让我们有机会亲自操纵名车的方向盘,然后全力踩下油门。我们不仅可以将机器学习技术用于电视竞赛与棋盘游戏,也可以利用它解决我们自身的复杂问题与企业发展。换言之,这种技术可以为您带来盈利。对于各个企业,它提出了如下问题:企业的目标是什么?或者更为准确的说,在机器学习能够助一臂之力的情况下,企业想要解决什么问题?帮助研究人员赢得比赛的技术如何帮助您赢得新客户? 深度学习与博弈论 龙胜新闻 现在,请您想一想AlphaGo在一系列比赛中的表现。当它面对一位强劲的对手围棋大师李世石,并且制定了一个目标:按照比赛规则赢得比赛。AlphaGo通过自我学习比赛方法,找到了赢得更多比赛的途径,在5场比赛中Alphago赢得了4场胜利。在这种情况下,李世石被看作一位代理人,而围棋提供了与代理人的互动,并最终将代理人击败的条件与背景。现在,让我们将这些元素放入自动驾驶汽车的例子中。驾驶是一个更加复杂的案例,因为其营造了一个多代理人环境。“代理人”就是他们的驾驶员,可能是人,也可能是人工智能驾驶者。而变化不断的种种路况就相当于“棋盘”。想在这个案例中“获胜”,即用最短的时间安全地从家抵达工作地点,途中不会发生类似断油的状况。但是不同的驾驶员可能面临不同的限制条件以及不同的目标。在与其他代理人互动的过程中,以及在特定的操作规则下,目标可能实现也可能无法实现。如果将无人驾驶汽车换作无人机的例子,您可能会发现亚马逊正在考虑如何通过机器学习利用自主飞行机器进行包裹投递。对于亚马逊而言,“获胜”就是快速、安全地将客户的包裹空运投递至正确的地址。如果您相信游戏化理论的话,您的任何人类行为、甚至机器行为都可以描述成具有一定规则与目标的游戏,那么您就不难理解并发现近乎无限的机器学习应用情景。 利用深度学习改善制造 在制造业中深度学习是如何大放异彩呢?我们以生产线为例。在生产线上“获胜”是指生产出最大数量的合格成品,而机器学习技术可用来培训一种系统,技术上称它为深度神经网络(DNN),就是精细地调节生产线上的所有参数,从而保证完成任务,甚至可以向后扩展参数,将整个供应链以及外部供应商包含在内。借助正确的数据,DNN可以连续调节企业的刻度盘,针对目标实施优化。它可以被看做旺季时的产量,或生产放缓时的效率。当某个组件的价格飞涨,计算再次发生变化,刻度盘也会随着变化自动调整。 深度学习可以改进工业设计 你知道吗?机器学习还可帮助设计新版本的产品。通用电气公司就是通过使用源自传感器的数据与机器学习技术,来优化从油井到喷气发动机的所有产品的设计及性能。不仅如此,他们还利用机器学习设计面向未来的改进型版本,主要围绕调整刻度盘以及观察对于目标实现的影响力。 更好的啤酒、更高的盈利和更明智的预测 位于美国宾夕法尼亚州的软件初创公司Analytical Flavor Systems根据啤酒品尝者提供的有用数据,通过机器学习帮助公司为客户酿制口味更佳的啤酒。Analytical Flavor Systems公司有一个名为Gastrograph的深度神经网络可以辨别数十种啤酒类型,来探索啤酒饮用者不同的喜好,帮助公司在众多竞争品牌中保持优胜地位。深度学习帮助手工酿造师酿制口味更佳的啤酒洛杉矶的大数据分析商Second Spectrum公司在为NBA的金州勇士队与克里夫兰骑士队提供的服务中内嵌入了机器学习技术,即利用计算机视觉与统计数据预测每位球员在不同比赛情景下的表现。尽管未借助复杂的机器学习提供建议,骑士队毫无疑问已察觉凯文·杜兰特可以填补的数据缺口,so cool!同样位于美国旧金山的金融技术初创公司Affirm在其产品开发的各个阶段,从原型设计到生产的整个过程中均使用了机器学习技术。该技术带来的信用与欺诈模型将帮助该公司确定向哪位客户发放贷款。那么,在Affirm的案例中,“获胜”则指根据这个模型向能够还款的适当人员提供价格合适的贷款。 深度学习如何帮助我开展业务? 对于Google、Facebook、Amazon、Netflix及其它从事数据业务的公司而言,机器学习显然是一个强大的工具。但是,可以看到通过以上啤酒、个人贷款、油井和篮球等例子,我们发现目前的大部分企业正在接触数据业务或者很快将接触数据业务。多年来,“大数据”一词一直被反复提及。大部分企业不落潮流,企业的首席执行官与首席技术官们认识到收集其业务流程中的所有此类数据非常有价值。但这只是第一阶段。第二阶段是找到更加复杂的数据查询方式——商业分析基本趋势。而我们现在正在步入第三阶段,即:在数据的基础上应用机器学习技术。相信在未来,越来越多的企业会加入到深度学习的行列中来,并且通过其在激烈的市场竞争中大获全胜!



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