在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
在刚刚过去的2019年,人工智能领域发生了颠覆性的突破,不断有热门技术迭代和实施落地。当然在AI技术的发展变化中,有技术的的爆发也有技术的消亡。在2020年的开端,我们就来盘点一下2019年人工智能三大热门技术,即强化学习、自然语言处理和计算机视觉技术。这些人工智能领域的热门技术,不再是只存在于科幻影视剧和小说的遥远幻想,更多的已经逐渐深入并应用到我们的实际生活之中了。下面我们赶紧来看一下吧!
热门技术一:强化学习
毫不夸张地说,2019年人工智能的现状就是强化学习回归的一年。简单介绍一下强化学习,它是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。其实强化学习已经发展了几十年了,并不算什么新技术。在2016年,AlphaGo击败李世石之后,强化学习融合了深度学习技术大放异彩,成为这两年最热门的技术之一。
在过去的几个月里,围绕强化学习开展的工作越来越多,这些工作重新唤起了学术界对强化学习的信念,在过去,人们曾经认为强化学习效率低下,过于简单,无法解决复杂的问题,甚至连游戏的问题也不能解决。而现在,强化学习最大的应用场景反倒是游戏了。
热门技术二:自然语言处理
自2018年底以来,人们的注意力已经从过去的词嵌入转移到预训练语言模型,这是自然语言处理从计算机视觉中借鉴来的一种技术。自 Google BERT 、 ELMo 和 ulmfit 等系统在 2018 年底推出以来,自然语言处理一直风头正茂,但今年的聚光灯被 OpenAI 的 GPT-2 给“夺走了”,它的表现引发了人们对自然语言处理系统的道德使用的大讨论。目前,自然语言处理的应用场景比较广泛,像是机器翻译、打击垃圾邮件、信息提取、文本情感分析、自动问答以及个性化推荐等等。
热门技术三:计算机视觉技术
对人工智能来说,创造虚假但又逼真的人物和物体的图像,已经不再是前沿领域了。从 2014 年生成对抗网络的引入 到 2019 年 NVDIA 开源的 StyleGAN ,都在对此进行证明。2019 年,人工智能创造的艺术品甚至脱离了过去几年的假设性讨论,成为了今天博物馆装置和拍卖 的一部分。
计算机视觉还被应用于一些具有重大商业和社会意义的领域,包括自动驾驶车辆和医学。但是,人工智能算法在这些领域中的应用自然是缓慢的,因为它们直接与人类生活直接互动。至少到目前为止,这些系统还不是完全自主的,它们的目的在于支持和增强人类操作员的能力。
以上就是2019年人工智能三大热门技术的全部内容盘点。未来人工智能技术会走向何处,我们很难预测,但是大方向已经逐渐清晰明朗了。随着未来强化学习、自然语言处理和计算机视觉技术的深入发展,我们的生活将变得更加美好。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
人工智能在能源行业的有哪些实际应用案例?
人工智能在能源行业有着非常广泛的使用,那么具体来讲,人工智能在能源行业的有哪些实际应用案例呢?众所周知,能源行业会产生大量的数据。为了将这些数据转化为提高生产率和削减成本的驱动力,主要的能源行业公司尤其是石油和天然气巨头,以及可再生能源公司,都把注意力转向了人工智能。
7191
2019-07-16 17:18:55
2019年有用的五个机器学习项目
人工智能在当下是热门话题,随着它的发展,越来越多的人投入了学习人工智能的大军。现在网络上的开源项目也越来越多,学习者可以选择的项目也越来越多。小编精选了用Python实现且含有潜在新的机器学习想法的五个项目,供大家选择:
6802
2019-12-05 13:24:08
AI技术在爱奇艺中的实战应用解析
人工智能时代已经来临了,这不仅仅只是一句口号而已,AI技术的应用早已渗透进我们生活的方方面面。本文将详细为大家解析爱奇艺APP中AI技术的实战应用,像是智能推荐系统利用搜索推荐、深度学习等技术。除此之外,还有一些目前仍在探索中的技术,比如,如何利用人工智能生产对用户量身打造的内容?感兴趣的朋友可以接着看下去。
6119
2019-12-13 16:44:33
AI人工智能编程培训学什么课程?
AI人工智能编程培训学什么课程?随着人工智能时代的到来,各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术,可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。机器学习是人工智能的核心,而算法编程实现是机器学习的基础。
6992
2020-07-03 11:52:52
机器学习和深度学习的区别是什么?
机器学习和深度学习的区别是什么?随着业内对数据科学和机器学习使用的日益增长的趋势,对于每个想要生存下来的公司来说,重视机器学习将变得非常重要。今天小编从应用场景、所需数据量、数据依赖性、硬件依赖、特征处理、执行时间、解决问题的方法这几个方面的对比他们之前的区别。
7075
2020-08-28 15:11:47