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华为服务器_如何选_最新物联网技术

时间:2021-02-22 16:03 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

博客在增强应用中,我们研究产品团队如何探索人工智能和机器学习,使他们的产品更直观,并增强用户体验人工智能正在以惊人和巧妙的方式改造产品。无论它是产品的核心,比如...

华为服务器_如何选_最新物联网技术

博客在增强应用中,我们研究产品团队如何探索人工智能和机器学习,使他们的产品更直观,并增强用户体验人工智能正在以惊人和巧妙的方式改造产品。无论它是产品的核心,比如股票市场预测算法,还是外围组件,例如通过与患者对话诊断疾病的医疗领域聊天机器人,在产品中构建可靠的人工智能组件现在是产品团队必须管理的学习曲线的一部分某些行之有效的方法和用例对于帮助产品团队理解如何在应用程序中实现人工智能来复制和增强现有的成功是非常宝贵的。以股票交易人工智能为例,产品经理现在意识到人工智能算法所需的数据必须包括用于情绪分析的人类情感训练数据。事实证明,情绪反应是股票市场行为的一个重要变量! 为你的应用内人工智能开发正确的数据模型现在是编程的一个重要分支,因为正确准备好的数据对算法模型至关重要。因此,数据科学家突然成为构建嵌入式人工智能组件不可或缺的一部分一些已经实现了高水平性能的人工智能组件包括医疗保健中的X光和症状诊断、股票交易应用程序中的人类情感模式识别以及软件系统中的创新病毒和恶意软件检测。我们将探索这些用例中的许多,以构建当今人工智能组件的最新技术的概述,从防病毒软件的创新开始。保护软件和用户:网络安全应用中的人工智能今天最令人兴奋的人工智能使用案例之一发生在网络安全领域,在网络安全领域,人工智能方法现在通常用于检测文件中嵌入的恶意软件和恶意病毒代码,以免它们对系统造成危害。事实上,去年研究人员成功地使用自组织增量神经网络(SOINN)识别恶意软件和病毒代码,这在人工智能安全研究方面取得了突破。SOINN方法将二进制文件转换为可视化表示,这样在检测感染病毒的文件方面达到了94%以上的准确率!SOINN可能成为人工智能在安全应用程序中检测病毒的标准用途。通过使用代码的可视化表示,可以在不运行代码和危及测试系统的情况下检测病毒代码。以前,基于机器学习的恶意软件检测算法存在问题,因为根据Baptista和Shiaeles的说法:"…它们依赖于一个虚拟环境来分析样本;这不仅会影响它们的运行时性能,而且会危及整个系统,因为样本需要执行。此外,恶意软件使其行为适应执行环境的能力、每个样本需要提取的特征数量过多,以及恶意软件实例的大量报告,都降低了准确检测的机会。"像这样的突破——在这种突破中,主体的基本表现方式发生了转变——必将重塑和扩展我们对人工智能的概念,同时提供新的好处自然语言处理:教人工智能说话自然语言处理(NLP)通过一个面向人的、基于人工智能的界面将人工智能的许多其他分支统一起来。当应用程序在特定的专家知识领域(如症状诊断)中接受培训时,NLP性能显著提高。这是因为专门的上下文缩小了用于训练对话算法的训练数据的范围。数据科学的一个直接相关的分支,称为自然语言查询(NLQ),专注于使用NLP来实现特定的目标应得的信用:了解人工智能信用代理商NLP和NLQ的一个特殊用例包括帮助贷款代理评估没有信用记录的潜在借款人的信誉度,这是贷款决策的传统基础。NLP现在可以在替代数据源上使用经过训练的模式挖掘大量不同的数据存储,这些数据源可以帮助指示可靠贷款偿还的概率。例如,大多数信贷申请者使用智能手机。一个人工智能可以检查他们的互联网浏览模式,看看他们与可靠的客户端有多接近。这种类型的监督学习需要大量的数据准备:相关算法的重要因素包括潜在借款人的社交媒体活动、地理位置数据、博客贡献、对等网络以及关系强度和持续时间。事实上,这些信用度算法的训练指标可能依赖于数千个变量来生成一个替代的信用评分,也可以预测其自身的准确性。预测分析AI提升web应用程序性能访客和日志分析等不同应用程序的非凡进步归功于基于人工智能和机器学习(ML)的模式识别。让我们看看一些这样的应用程序及其人工智能组件,看看我们如何从它们的用例中获益:Web应用程序访客分析:BI洞察源于对访客统计数据和指标的ML分析,并通过数据可视化显示SLOG分析:通过检测应用程序性能问题,以及通过电子邮件和空闲时间智能地向目标端点发出警报,从而增强传统错误日志的有效性测试:使用计算机视觉发现新应用程序版本中的错误,以确定页面呈现的完整性应用程序行为和访问者活动数据存储的潜在用途仅限于数据工程师的聪明才智。像Sisense这样的分析和BI平台可以立即提供关于访客活动问题的数据可视化和警报。Loggly和Timber同样通过识别路由器问题以及部署和发布失败来提升传统的错误日志记录。SmartBear和Tricentis增强了Selenium,以提供AI驱动的应用程序测试自动化。将创造性的想法应用到数据中,所能达到的效果是没有限制的!在预测分析的所有领域,当人工智能模型能够在实时事务中更新其神经网络时,AI组件的性能最好。这意味着将客户机当前的偏好输入到动态的训练数据中。像推荐者这样的人工智能网络应用程序是实时监督训练模型的最明显的例子,它会随着每一个新的事务进行自我更新,这样用户就可以真正看到系统正在学习的过程。基于人工智能的推荐者,每次交易都会更新自己的神经网络,在用户体验中提供更生动的感觉,比如:Swype个性化拼写建议(NLP)搭车应用程序的建议目的地和最佳路线(地理位置)"类似于Spotify等最喜欢的"音乐推荐程序AI诊断带来的医疗福利如前所述,具有特定领域专家知识的NLP支持的聊天机器人可以在与患者进行问答后诊断疾病。诊断的下一个层次是一个人工智能驱动的应用程序,它还可以从病人身上提取组织样本,并结合医疗记录和对话来诊断疾病,包括癌症。人工智能的这一惊人的生物技术应用使用基因组测序和神经网络来诊断疾病,超越了传统诊断方法的能力。该应用程序将患者的组织样本作为输入,然后将其与每种已知病原体(超过37000个测序基因组)的数据库进行比较。结果是对可能的疾病因素的全面诊断报告。用人工智能保护航空枢纽对于那些对机场门口长长的安检线感到沮丧的人来说,新的人工智能应用程序可以自动识别随身行李中的违禁物品,这将是一个令人耳目一新的变化,以加快缓慢的人工程序。人工智能也在情感识别和情绪分析的前沿迅速发展。这将改变预防性安全的范围,包括对构成潜在威胁的乘客进行生物特征识别应用程序中的人工智能:未来就是今天人工智能应用是未来。在每一个地平线上,我们都能看到自动化系统随时准备为我们的安全、安保和舒适服务。目前,这些系统是相互隔离的,因为人工智能应用程序的数据准备是一个荒野的前沿领域,而且人工智能系统之间没有相互理解的共享结果的标准。然而,正如传输控制数据协议朝着一个标准的方向发展,数据之争最终也会演变成人工智能系统相互学习的标准,而不是排他性的数据集。当这种情况发生时,我们将看到人工智能在其婴儿期的能力呈指数级增长。这是一个令人兴奋的前沿,有望为每个人带来惊人的利益。请继续关注,我们将为您带来来自新兴人工智能领域的更多见解。Inna Tokarev Sela,Sisense的人工智能研究主管,在科技行业拥有超过15年的经验。她在SAP工作了十年,推动了云架构、内存产品和机器学习视频分析的创新。作为IBC、NAB、Wonderland AI和Media Festival等行业活动的常客,Inna拥有物理学和计算机科学学士学位、工商管理硕士学位和信息系统硕士学位,并撰写了关于神经网络的论文。

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