الذكاء الاصطناعي، وهناك قطعة على نطاق واسع:

الذكاء الاصطناعي هو مثل المراهقين عن الجنس: الجميع كان يقول، وأنا لا أعرف من يعتقدون حقا جعل الجميع أن الآخرين لا، لذلك مطالبات الجميع يقومون به.

هذه العبارة هي أيضا الشر الصادر من "بيانات كبيرة"، "دراسة معمقة" إصدارات أخرى، إلى حد كبير كل موجة من التكنولوجيات الجديدة يمكن استخدامها لوصف هذه الكلمات، وهو ما ينعكس في التكنولوجيا لعملي المعضلة.

تقدم IBM للى فنغ شبكة واحدة الأمثلة على ذلك. A عملاء القطاع المالي يريدون تطوير التنبؤية الاجلة نموذج، وظيفتها الرئيسية هي بيانات المعاملات التي تم جمعها قبل 1000 دقيقة، 10 دقيقة بعد هذا مؤشر للتنبؤ صعودا وهبوطا. ولهذه الغاية، قامت الشركة عام ونصف العام من البحث والتطوير، والنتيجة هي معدل دقة التنبؤ حوالي 50، والتعليم الأساسي والمضاربة لا يختلف. وفي وقت لاحق، وجدوا IBM، الذي تحسين خوارزميات التعلم القائمة عن طريق BlueMind منصة عمق سحابة وPowerAI إطار التعلم العميق، فإن معدل الصحيح نحو أسبوعين رفعت إلى أكثر من 75.

هناك العديد من هذه الأمثلة.

مع تحسين مستوى المعلومات من جميع مناحي الحياة، ومنصة البيانات الكبيرة لبناء، تراكمت العديد من الصناعات والشركات كميات كبيرة من البيانات. لم يتم استغلالها هذه تماما "مستكشف البيانات" نظرا للخصائص التي معقدة وغير منظم، وغالبا ما يصعب عملية مع التقليدي وضع تحليل البيانات، الأمر الذي يتطلب تكنولوجيا التعلم الجهاز لتحقيق البيانات ذات القيمة المضافة، ودعم تطوير الأعمال.

ولكن متطلبات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للممارسين عالية، فإنه لم يظهر حتى الآن الحل الشامل. آلة التعلم تتصل حساب التفاضل والتكامل، نظرية الاحتمالات، والتحسين، حيث الجبر الخطي والبرمجة وهندسة الكمبيوتر. على الرغم من أن خوارزميات مفتوحة المصدر وإطار التعلم الآلي والناشئة، ولكن أساسا كل أداة مفتوحة المصدر لديها مصلحتها في التعامل مع المشاكل، وأيضا تحتاج الى عمل أكثر واقعية مع استخدام أدوات مفتوحة المصدر، لكنه سيواجه سواء لبناء بيئة تطوير خوارزمية التصحيح، فضلا عن القيود الخبرة في مجال صناعة وغيرها من العوائق. وكان هذا، يبدو أن المثال أعلاه، وتوقع المؤشر.

كما مائة سنة، أطلق الأزرق الكبير IBM أيضا حلولها النظام المعرفي الخاصة، الذي يحكي شبكة لى فنغ، يمكن للشركة توفير منصة جاهزة الأمثل لمساعدة العملاء تحسين المعلمات، والحد من آلة التعلم دورة للمساعدة في تحقيق التعلم الآلي الحلول الغرض.

على وجه الخصوص، IBM هو تقديم كامل الحلول التقنية المعرفية على عمق التعلم، لديك جهاز معظم الأساسي (مثل الخوادم والتخزين واتصالات الشبكة)، وكذلك على التحسين متكاملة من PowerAI ليس فقط تعلم عمق إطار التنمية، ومساعدة تقصير دورة تطوير الأمثل BlueMind عمق التعلم المعلمات منصة. الطبقة العليا هي خدمة IBM والدعم، بما في ذلك إدارات البحوث والتطوير لتوفير مخصصة لتلبية احتياجات خدمات R & D.

خدمة IBM والدعم من خلال فريق خدمة مخصصة لتوفر للمستخدمين خدمة الذكاء الاصطناعي على أساس الاحتياجات الخاصة؛

IBM BlueMind منصة سحابة دراسة متعمقة التي يمكن تقصير الوقت اللازم لتطوير، للمساعدة في تدريب وتحسين خوارزميات.

PowerAI إطار التعلم العميق، والتكنولوجيا مفتوحة المصدر المجتمعية لتزويد العملاء مع التعبئة والتغليف وتحسين إطار للخدمات.

دراسة متعمقة للمنصة الأجهزة الأساسية، بما في ذلك الخوادم المعجل، منصة تخزين البيانات، فضلا عن وصلات شبكة عالية السرعة تعتمد على التكنولوجيا GPU NVLink.

وقال IBM يحتاج العملاء فقط تقديم هذه الصناعة مع البيانات المشهد يمكن أن تساعد في استكمال المشهد على أساس عمق ترغب آلة التعلم الذي تم تحقيقه.

ولكن التكنولوجيا من جهة، وتطبيق محددة هو من ناحية أخرى، وتطبيق التكنولوجيا للعثور على معظم قصة المحرمات بمطرقة ومسمار. وفي هذا الصدد، قال IBM أيضا لتوفير سيناريوهات الصناعة الأكثر نضجا. ما يسمى تطبيق السيناريو الأكثر نضجا، هو عندما يقوم العملاء في جميع أنحاء الصناعة واستكشاف كيفية استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق، IBM لديها بالفعل الكثير من تطبيق السيناريو ناضجة، ويمكن توفير الخدمات المناسبة مباشرة إلى العميل.

العقود الآجلة توقعات مؤشر

وقد تم تمويل أول استخدام للتكنولوجيا الجديدة ومعظم حقل البيانات، في حين كانت IBM بعض التقدم هنا. على سبيل المثال، كانت استخدام المعرفة مسبقا تحسين الشبكة العصبية على منصة BlueMind دقة التنبؤ المؤشر فوق 80.

ATM كشف وجه آلة انسداد

في القطاع المصرفي، يمكن لأنظمة التعرف على الصور الذكية IBM لديهم أنواع مختلفة من الكشف في الوقت الحقيقي، وانسداد تحذير. وهذا مفيد في منع الغش أجهزة الصراف الآلي، لأنه عندما تحجب شخص عمدا وجهه، فإنه قد تحتاج إلى عناية خاصة.

الكشف عن أمراض السرطان

منذ فترة طويلة تعتبر التكنولوجيا الطبية والذكاء الاصطناعي يكون أول هبوط لهذه الصناعة. الأطباء بحاجة إلى تحديد عدد كبير من عينات خزعة صغيرة من الخلايا السرطانية، وتستغرق وقتا طويلا وعرضة للخطأ. يمكن أن التقنيات المعرفية IBM أن تساعد الأطباء تحليل الصور الطبية لتحديد الآفات وتحسين الكفاءة لتجنب فقدان التنبؤ والتحليل من حالات سرطان معدل الاعتراف تصل إلى 80.

أجزاء كشف العيوب والمواد

في الصناعة، يمكن للعمق تكنولوجيا التعلم كشف أجزاء إضافية والعيوب المادية، لمساعدة الموظفين لكشف وتصحيح وتحسين الإنتاجية.

أستطيع أن أقول أنه إذا كان هناك أي مثال من تطبيق في الواقع، والتكنولوجيا لا يجعل أي معنى. وبسبب هذا، وجوجل ومايكروسوفت وغيرها من الشركات ويأمل لتبسيط تطبيق عملية التنمية الذكاء الاصطناعي، وهذه التكنولوجيا الناشئة سوف تعطي المطورين فو.

في مارس من هذا العام، وجوجل سحابة خدمات المؤتمرات في أواخر العام الماضي للانضمام المعروفة الباحث الصينى لى Feifei تمثيل جوجل من الحسابات، والخوارزميات والبيانات والموظفين في أربعة مجالات الديمقراطية AI. في مؤتمر مايكروسوفت البناء عام 2017، ويقترح رئيس قسم البحوث وAI شوم لتقديم خدمات مخصصة للمطورين الذكاء الاصطناعي.

مائة عام لتقديم الخدمات التجارية IBM، وأكبر ميزة هي أن التطبيق التجاري لفهم هذه الصناعة والتكنولوجيا. وقال IBM شبكة لى فنغ، في الماضي الانطباع الخارجي خاصة بهم للتو قد تبيع صناديق (أي الأجهزة)، لكنه الآن هو المعرفي الحوسبة وآلة التعلم، من الأعمال التجارية، وتطبيق سيناريوهات العميل واحتياجاته، وتوفير الخدمات الضرورية.

عام 2016، صدر IBM في مجال الأعمال التجارية المعرفي الصين، ابريل من هذا العام، منتدى الصين IBM، وشركة أخرى حدد استراتيجية عمل الذكاء الاصطناعي لانتقال صناعة مساعدة وأظهرت في مجال الرعاية الصحية والطاقة والتعليم والالكترونية نتائج التعاون وغيرها من الصناعات. على الذكاء الاصطناعي، يبدو أن الشركة قد وجدت في معظم مسار مناسب.

وأنا أفهم وجهة استخباراتية أكثر الاصطناعي، تعلم الآلة، وسيناريوهات صناعة التعلم عميقة.