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人工智能“不實用”？五個例子說服你
2017年04月20日 09:59:06來源：硅谷密探點擊量：35779
導讀AI真是火的不要不要的，不光年輕人在談論它，有很多緊隨潮流的爹媽爺爺奶奶外公外婆都在談論呢。不過，還是有很多人在質疑AI，比如擔心未來的失業問題等等。一家零售智能平臺
　　【中國安防展覽網 媒體導讀】AI真是火的不要不要的，不光年輕人在談論它，有很多緊隨潮流的爹媽爺爺奶奶外公外婆都在談論呢。不過，還是有很多人在質疑AI，比如擔心未來的失業問題等等。一家零售智能平臺，Rubikloud公司的CEO，Kerry Liu，發表了自己的觀點。
 
　　有人問Kerry：大家投入了大量的資金用于圖像識別，技術可以辨別出一只貓，這有什么意義？Kerry回答說：“一臺能識別貓的機器，是向機器檢測和一臺可以識別腫瘤的機器的步。”如果你通過戰略目標，機器學習可以提供不少價值。它提供的輕松的、快速的、功能性的價值，為那些依賴數據的行業提供各種途徑。對于零售業務，它改進和提高了定制客戶體驗。
 
人工智能“不實用”？五個例子說服你
 
　　我們來看看AI應用于現實生活的五個例子。
 
　　1、機器學習幫助殘疾人
 
　　很像我們在電視上看到的閉路字母，機器學習現在可以從YouTube視頻中識別特定元素。新的算法可以將聲音效果，比如掌聲、笑聲和音樂可視化。這是平臺的多功能性的一個巨大發展，因為它看起來更容易獲得在線內容。
 
　　學生和創業公司的員工Austin Lebetkin患有自閉癥譜系障礙。他認為機器學習可以為殘疾人打開大門，以其他人的許多方式使用和與數字內容進行交互。考慮到正在開發的新內容，強調視聽互動，這是殘疾人的巨大突破。
 
　　2、防止自殺
 
　　在設計自殺活動的一些可怕事件之后，Facebook獲得了相當多的負面反饋。為了解決這個問題，公司決定實施機器學習，來防止自殺。機器學習現在將“建立預測模型，以便更早地定制干預措施”。考慮到過去幾年里，自殺率有所上升，這是正確的時機。通過適當的數據挖掘，Facebook和其他人將能夠更早地識別自殺傾向，并能夠更快地進行干預。
 
　　3、可穿戴醫療器械
 
　　一家名為Geneia的公司正在使用機器學習來提高數據效率并提高洞察力。通過更好地利用數據，Geneia能夠以更快的速度改善醫學狀態預測。這意味著早期的答復能夠提供高質量的護理。過去使用的臨床評估和實驗室價值速度慢，效率低。由于機器學習，病人和老年人可以在家中更舒適地生活，同時減少與醫療設施相關的許多風險。
 
　　4、學生進步、成長的估量
 
　　任何在公共教室學習人都知道每個人都有自己的學習風格，并不是每個人的大腦功能都是一樣的，每個人也有不同的需求。感謝機器學習，滿足這些需求變得更加容易，使用學生層面的預測可以實現標準化的成功估量，以便每個學生可以根據自己的特點學習和進步。這為學生積極響應創造了更好的機會，終使學生有更多的學習機會。
 
　　5、機器學習識別皮膚癌
 
　　斯坦福大學的研究人員一直在努力工作。他們創建了一個機器學習的算法，它使用大量的圖像數據庫來進行皮膚癌的診斷。使用新的結合深入學習與視覺識別的發展，該算法旨在取代皮膚癌診斷的初步觀察步驟。對于病人和醫生來說，就醫過程會變得更加容易而。雖然算法目前存在于計算機上，但是相信不久之后，在手機上也能使用啦。
 
　　看到類似這些案例，很明顯能感覺到機器學習的價值。有許多技術，雷聲大雨點小，并沒怎么提供巨大、有用的潛力。雖然機器學習目前的應用還比較簡單，但這只是個開始，相信會有更多的公司尋找機器學習的新穎而有創意的應用方法。
關鍵詞 人工智能生物識別防盜
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