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高級機(jī)器學(xué)習(xí)支持全新數(shù)字現(xiàn)實(shí)

作者: 時(shí)間:2016-12-14 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
——阿爾法圍棋(AlphaGo)凸顯高級習(xí)在監(jiān)督式學(xué)習(xí)領(lǐng)域的強(qiáng)大功能
作者:Gartner研究副總裁暨院士級分析師David W. Cearley,Gartner研究總監(jiān)Mike J. Walker,Gartner首席研究分析師呂俊寬
習(xí)取得顯著進(jìn)展
雖然習(xí)的基本概念由來已久,但如今正變得炙手可熱。在斯坦福大學(xué),機(jī)器學(xué)習(xí)是最受歡迎的研究生課程,報(bào)讀該課程的學(xué)生多達(dá)760人。此外,全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner的研究顯示,高級分析(涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí))是業(yè)務(wù)分析軟件市場內(nèi)增速最快的細(xì)分領(lǐng)域。
高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法由多種用于無監(jiān)督與監(jiān)督式學(xué)習(xí)的技術(shù)構(gòu)成(如:深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言處理等),并基于當(dāng)前信息而運(yùn)行。高級機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)從此前提供基于算法的解決方案,向更具洞察力、自我引導(dǎo)與自主化轉(zhuǎn)變。它與萬物信息化(information-of-everything)技術(shù)聯(lián)系密切,例如:數(shù)學(xué)優(yōu)化、文本挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、搜索引擎和動(dòng)態(tài)本體論。
數(shù)據(jù)大爆炸和信息復(fù)雜化使得人工分類與分析變得不再可行和成本高昂。機(jī)器學(xué)習(xí)可自動(dòng)執(zhí)行這些任務(wù),并能夠處理萬物信息化所帶來的主要挑戰(zhàn)。
監(jiān)督式學(xué)習(xí)是高級機(jī)器學(xué)習(xí)在業(yè)界最普遍的應(yīng)用,涵蓋約95%的機(jī)器學(xué)習(xí)使用案例。監(jiān)督式學(xué)習(xí)需要“培訓(xùn)數(shù)據(jù)”,它將通過描述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在觀察與執(zhí)行結(jié)果之間的預(yù)期映射而“傳授”機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
這些映射可以用于預(yù)測數(shù)量(如:收入或需求預(yù)測),或劃分或預(yù)測特定事件發(fā)生的概率(如:機(jī)器故障與客戶購買或反復(fù)買賣)。
谷歌收購DeepMind凸顯了高級機(jī)器學(xué)習(xí)在監(jiān)督式學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的強(qiáng)大功能。DeepMind的阿爾法圍棋利用信息自我學(xué)習(xí)中國圍棋,然后采取自主行動(dòng)。這一功能可讓其發(fā)現(xiàn)自行完成任務(wù)的方法,例如:識別與響應(yīng)面部表情、響應(yīng)語言和翻譯各種語言。
高級機(jī)器學(xué)習(xí)支持全新數(shù)字現(xiàn)實(shí)
高級機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展趨勢為各企業(yè)機(jī)構(gòu)提供了贏得未來成功的基本能力。以下各行業(yè)的業(yè)務(wù)情景反映了高級機(jī)器學(xué)習(xí)的多種潛能:
推薦零售產(chǎn)品:機(jī)器學(xué)習(xí)可以從源自零售店凝視技術(shù)到智能手機(jī)傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)購歷史和產(chǎn)品偏好中挖掘分散的數(shù)據(jù)集,從而創(chuàng)建購買傾向模型,預(yù)測客戶最可能購買的產(chǎn)品類型。
保險(xiǎn)動(dòng)態(tài)定價(jià):根據(jù)具體市場的狀況,例如:盜竊頻發(fā)、房屋經(jīng)濟(jì)泡沫、歷史銷售、自然災(zāi)害或者消費(fèi)者的選擇性數(shù)據(jù)共享,創(chuàng)建預(yù)測模型,動(dòng)態(tài)調(diào)整保險(xiǎn)費(fèi)率。
酒店業(yè)在線風(fēng)險(xiǎn)化解:隨著新業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)紛紛涌現(xiàn)并重新定義各個(gè)行業(yè)(例如酒店業(yè)),這些生態(tài)系統(tǒng)及其社區(qū)的欺詐行為正造成日益增多的風(fēng)險(xiǎn)。諸如Airbnb等企業(yè)可利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,保護(hù)客戶。
優(yōu)化借貸:高級機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案可以反映出貸款申請人的詳細(xì)信息(如:人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及信用和償還歷史),從而預(yù)測該申請人的某筆貸款發(fā)生違約的概率。
零售銀行欺詐偵測:可以創(chuàng)建算法,開展評估和為當(dāng)前的實(shí)時(shí)交易建模,并根據(jù)受欺詐概率構(gòu)建交易預(yù)測模型。
城市公用事業(yè)實(shí)時(shí)決策:例如,高級機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)風(fēng)輪機(jī)、太陽能電池板與土壤致動(dòng)器構(gòu)建概率模型,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)水電,以降低維護(hù)成本,盡可能減少停機(jī)時(shí)間。
患者診斷:通過收集來自如下潛在來源的數(shù)據(jù):當(dāng)前生命體征、癥狀、家庭實(shí)驗(yàn)室測試或者來自演算醫(yī)療設(shè)備的歷史生命體征,高級機(jī)器學(xué)習(xí)可以向醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的醫(yī)療狀況分類,包括治療或處理建議。
創(chuàng)造安全工作條件:對于員工可能在危險(xiǎn)環(huán)境下工作的企業(yè)機(jī)構(gòu)而言,機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)對空氣質(zhì)量、設(shè)備性能、員工生產(chǎn)力、甚至是非典型行為進(jìn)行測量而得到的傳感器數(shù)據(jù)探測預(yù)警信號,以便預(yù)測事故發(fā)生概率。
客戶服務(wù)自動(dòng)化:虛擬助理將主動(dòng)接待來電尋求支持的客戶,它通過認(rèn)知能力傾聽客戶之聲(語音識別),并進(jìn)而映射到引導(dǎo)式培訓(xùn)集與知識庫,德克薩斯州奧斯丁市和美國汽車保險(xiǎn)公司(USAA)均采用了此功能。


關(guān)鍵詞: 機(jī)器學(xué)

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