??????? ?1.?面對井噴式增長的數(shù)據(jù)量刮吧，淺層分析的傳統(tǒng)算法打瘪，無法滿足深層次數(shù)據(jù)挖掘的需求，人工智能就是一種應(yīng)用再造的重要工具奋姿。深度學(xué)習(xí)自行提取更豐富更適合的特征參數(shù)，使得識別分類對象準(zhǔn)確率更高素标。在海量數(shù)據(jù)應(yīng)用称诗、高性能訓(xùn)練、推理平臺头遭，以及高效模型設(shè)計上有所突破寓免。
???????? 2.利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對關(guān)鍵信息進行逐層特征抽象计维，提取目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化信息袜香，并利用關(guān)鍵信息，進行前后有效關(guān)聯(lián)鲫惶，從而形成綜合判斷蜈首。將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化信息，將打通大數(shù)據(jù)入口，從而為后續(xù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)挖掘鋪平了道路欢策。
???????? 3.在應(yīng)用中不斷迭代算法吆寨，使算法準(zhǔn)確率不斷提升。要有系統(tǒng)性的積累踩寇，包括算法啄清、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)姑荷、系統(tǒng)方案。
???????? 4.深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)設(shè)計缩擂、模型壓縮方向的研究依然是熱點鼠冕，深度學(xué)習(xí)和LSTM、增強學(xué)習(xí)的結(jié)合進一步加強胯盯。
???????? 5.深度學(xué)習(xí)的硬件平臺懈费，會呈現(xiàn)一個爆發(fā)期，各大芯片廠商都會在今年推出適合深度學(xué)習(xí)的芯片平臺博脑，但計算能力和功耗仍存在矛盾憎乙，所以若要結(jié)合硬件平臺推出產(chǎn)品，深度學(xué)習(xí)模型壓縮顯得尤為重要叉趣。
????????? 人工智能是一種新能源泞边，展望未來十年，面對這一新能源革命疗杉，?很多公司都強調(diào)AI+阵谚，用AI技術(shù)+具體應(yīng)用場景，將撬動非常龐大的市場烟具，在這個過程中梢什，還將出現(xiàn)很多優(yōu)秀的公司。面對這個巨大的機遇朝聋，世界上2%的人已經(jīng)做了充分準(zhǔn)備嗡午，還要繼續(xù)拓展領(lǐng)域、人脈冀痕、資金荔睹，抓住一個核心技術(shù)。
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