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來源: 發(fā)布時間:2024-10-31

企業(yè)AI數字人,助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

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每種方法都有其優(yōu)點和缺點,因此可以采用組合的方式來解決問題。選擇適用的算法取決于多個因素,包括可用數據集的性質。在實踐中,開發(fā)人員往往會通過實驗來確定采用哪種方法。機器學習的應用案例因需求和想象力的不同而有所差異。通過使用正確的數據,我們可以構建各種目的的算法,例如根據用戶的購買歷史推薦產品、預測生產線上機械故障的時間,以及判斷電子郵件是否被誤分類。一般來說,實現能夠執(zhí)行諸如語音理解和圖像識別等任務的通用機器學習程序是相當困難的。

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《重大領域交叉前沿方向2021》(2021年9月13日由浙江大學中國科教戰(zhàn)略研究院發(fā)布)認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟,但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務,人工智能系統(tǒng)的能力還遠遠不足。基于統(tǒng)計的深度學習注重關聯關系,缺少因果分析,使得人工智能系統(tǒng)的可解釋性差,處理動態(tài)性和不確定性能力弱,難以與人類自然交互,在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發(fā)展方向福州福建珍云AI數字人智能文字生成

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