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  • 2020-03-08 18:03
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  AI落地场景在不断增多,8000到一万的街车,但赚钱依旧艰难。

  根据亿欧报告显示,2018年全年,新款本田佳御150,近90%的人工智能公司处于亏损状态,而10%赚钱的企业基本是技术提供商。从谈概念、讲技术,到拼场景、抢落地,哪款踏板摩托车最耐用,进口摩托车哪里买,建立在大数据基础之上的人工智能,仍面临数据本身带来的挑战。    数据割裂致使落地难

  “我们经常提及大数据,但事实上我们并不需要那么多的数据,AI未来一个趋势是小数据崛起。”在市北·GMIS 2019全球数据智能峰会上,斗门二手摩托车,龙嘉摩托车官方网,斯坦福大学教授、Landing.ai创始人、CEO吴恩达表示。

  一个具体的案例是工厂手机屏幕划痕检测。目前不少是利用人眼来检测手机是否存在划痕,如果拥有100万个划痕手机,最帅街车十大排行榜,AI可以非常高效的识别手机划痕。但现实情况是没有任何工厂会有几百万不同划痕的手机,这个时候小样本学习(few shot learning),摩托车跑车比赛视频欣赏,即利用较少的数据得出同样准确结论的人工智能,将有助于推动整个领域的发展。

  小样本学习的迫切性更在于落地过程面临的数据孤岛、数据隐私保护导致的数据割裂问题,下载夜晚摩托车飙车视频,雅马哈8000左右的摩托,让AI技术很难充分发挥价值。

  “和AI用于比赛需要上千万的图片训练不同,当AI深入行业我们看到数据往往是小数据和细碎的数据,也就是没有联通起来的数据,再先进的AI技术也很难用上。”国际人工智能学会理事长、香港科技大学教授、微众银行首席人工智能官杨强说道。

  今年5月,世界摩托车赛车视频,摩托边箱哪个品牌好,摩托车商城,大飙车视频,国家互联网信息办公室发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》,提出在中国境内利用网络开展数据、存储、传输、处理、使用等活动,以及数据安全的保护和监督管理意见。

  杨强认为“中国版GDPR”即将到来,2019将上市太子摩托车,二手125摩托车有人买吗,数据隐私在走向严格化、全面化,2019摩托车上牌新规定,这使得企业在实际应用中可以使用的数据维度和范围并不大。数据隐私保护的趋严,为人工智能技术升级提供了契机。

  以保险行业利用AI进行个性化定价为例,深夜机车飙车视频,背后需要业务数据和用户互联网行为数据融合,十款适合摩旅的踏板车,理想的状态是可以拿到非常丰富的用户画像,与用户的ID高度匹配,但实际情况迫于隐私、安全、法规等原因,摩托跑车视频大全视频,企业可以应用的数据是非常有限的。

  再例如在小微企业贷款应用方面,世界摩托车大奖赛视频,AI需要引入票据数据、产数据、舆情数据等,进藏十大摩托,本田小公主2019最新款,2019入门级街车推荐,但由于数据的割裂,实际应用中只能使用一些政府的数据,例如央行的征信报告,但这些报告只能覆盖不到10%的人群。这一问题在医疗领域更为明显,不同医院的医疗影像数据很难汇聚到一起,附近二手摩托车500元,150排量踏板摩托车排行榜,形成大数据来训练一个医疗模型。

  “小数据”崛起

  针对数据割裂带来的人工智能落地难问题,杨强提出了联邦学习。所谓联邦学习,摩托车跑车商城,摩托车商城,是多个数据方之间组成一个联盟,共同参与到全局建模的建设中,本田摩托官网报价,各方之间在保护数据隐私和模型参数基础上,二手摩托车踏板车,仅共享模型加密后的参数,二手海王星摩托车转让,让共享模型达到更优的效果。

  据杨强介绍,15秒机车飙车短视频,联邦学习分为横向联邦和纵向联邦,2019年十大热销的踏板摩托车,横向联邦是指企业各方数据维度相同、ID维度不同,2019国内上市侉子摩托,更多存在于消费者应用中;纵向联邦是指企业各方数据的ID维度相同(样本重叠)、数据维度不同,摩托车跟轿车比赛视频,更多存在于B端应用。

  例如针对保险行业的个性化保险定价问题,一家互联网企业和一家保险企业进行数据合作,二手摩托车市,这种合作数据的ID重合度相当大,摩托车评测视频网站,数据特征维度大大增加,使模型的个性化定价效果显著提升,为保险企业带来8倍覆盖率提升和1.5倍利润率提升。

  横向联邦学习方面,在手机行业,十大摩托跑车排行榜,本田摩托官网报价,通过在本地建立加密上传的小模型,机车网,服务器端看不到内容却可以把模型汇聚起来,急卖125摩托车,进行云端模型的更新,专业卖摩托车的app,新的通用模型再释放给手机,帮助用户自动化进行图片标注。这样既保护了用户隐私,1w左右的摩托跑车,也可以进行模型学习和更新。

  杨强认为联邦学习最大的优势是保证数据不出户,小太子摩托车报价,通过生态在不同行业选取合作伙伴,2019最好的合资踏板摩托车,用群体智能不断提升模型效果。因此联邦学习一定是多方共同协作组成一个联盟,生态的建设十分重要。

  面对AI落地难、盈利难问题,吴恩达则认为,在期待AI为企业带来红利之前,2019年大贸进口摩托车,珠海南屏二手摩托车市场,摩托车品牌排行榜,企业需要避免几个陷阱。首先AI技术会影响很多企业做业务的核心,所以选择项目是非常重要的,从小的项目开始,可以建立好的基础,同时帮团队获得动能。

  其次团队建设不能仅依靠明星工程师,进藏十大摩托,而是要建立一个完善的、跨学科、跨职能的团队。同时不要期待AI立刻产生作用,赛摩比赛视频大全,摩托车夜间骑行视频,旧摩托车市场,而是要多次尝试,对AI发展的回报曲线进行合理预算。不要使用传统的流程评估人工智能项目,6000左右最好摩托,二手摩托车越野车,应该为AI项目团队设立合适的KPI和目标。

  “有关 AI 的应用越来越多了,龙嘉摩托车官方网,世界摩托车锦标赛官网,但企业的 AI 转型并不是开发一个 APP 这么简单,黄龙600报价参数,不要指望AI解决所有的问题,15秒机车飙车短视频,也不要指望AI项目一次性就成功。”吴恩达表示。

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