人工智慧的深度學習與前瞻應用

　　目前,整個媒體行業面臨的終端非常多樣化。在創作、傳播、用戶行為分析等方面,人工智慧能提供什麼樣的服務?

　　人工智慧是一個大的範疇,包括機器學習和深度學習。什麼是深度學習?我們希望讓機器和人的大腦一樣,去學習、認知這個世界。所以在深度學習當中,有幾個核心元素,一是通過演算法,給機器設計一個神經網路。二是做大量標定的數據樣本,通過標定後的樣本來訓練神經網路,讓它去認識外部的世界。以前一個應用要通過非常精確的演算法來描述,但是今天,我們不知道用什麼精確模型來教電腦,只能拿非常多的樣本,讓機器比對學習,舉一反三。

　　神經網路深度學習的技術爆發基於三個方面因素。第一方面是認知這個世界。移動網際網路為我們創造了方便條件,積累了大量的結構化或者非結構化的數據;第二方面是神經網路以及相關的演算法;第三方面是足夠的計算能力。

　　整個深度學習的運作,不外乎分為兩個部分。一個是通過大量的數據樣本來訓練神經網路,第二個是訓練好後搬到網上,進行線上推理。在推理的過程中,不斷積累一些數據,反過來再不斷修改神經網路,進一步把結果提升。