IDC が発表したレポートによると、2025 年までにビジネス アプリケーションの 90% が主要な機能として人工知能を使用するようになります。人工知能が人々の日常生活や仕事にどのように役立つかの例を、すでにいくつか見てきました。
1. 翻訳者
一人の人が世界中のすべての言語を話すことは不可能です。しかし、無制限のストレージ容量と人工知能の驚くべき計算速度のおかげで、私たちはためらうことなく世界中を旅することができます。 AI 翻訳者は、人工知能の助けを借りて、書き言葉か話し言葉かを問わず、さまざまな言語を選択した言語に翻訳するのに役立つデジタル ツールです。翻訳プロセス中、AI は収集されたデータを使用して単語やフレーズを再構築し、選択した言語で正確な文章を作成します。
2. AI メール アシスタント
メールボックスの整理は非常に面倒です。人工知能は人々を電子メールの雑務から解放します。人工知能と組み込みの分類ツールを備えたスマートな電子メール Web サイトを使用します。
3. チャットボット
人工知能チャットボットは、自然言語処理 (NLP) を使用して人間と会話するように訓練されています。 NLP を通じて、AI チャットボットは人間の言語を書き言葉で理解できます。これにより、AI は多かれ少なかれ独自に応答できるようになります。
言い換えれば、チャットボットはプログラムの外でも人間の言語を理解できます。人間と触れ合うほど、自然と会話が上手になっていきます。 AI ボットはさまざまな Web サイト、特に電子商取引で見られます。配送、アフターサービス、価格に関する顧客の質問に答えます。
4. Web サイトのデザイン
以前は、見栄えの良い Web サイトをデザインするのは非常に困難でした。従来の Web サイト開発戦略では、増大する顧客のニーズに対応できなくなりました。たとえそれが可能だったとしても、手頃な価格ではないでしょう。ここで人工知能が登場します。
一般的に、AI は Web サイトのデザイナーや開発者がプロセスを短縮するのに役立ちます。これらの Web サイト ビルダーは、ほんのわずかな時間で Web サイトを構築するのに役立ちます。なぜなら、彼らは広範な知識ベースを使用しているからです。複雑な加工を低コストで実現します。
あなたは、経営している会社の種類と希望するウェブサイトのスタイルを AI に説明します。会社名、住所、ロゴ、ウェブサイトに掲載したい素材などの簡単な情報を共有する必要があります。
5. テキスト処理
テキスト処理とは、電子テキストの分析の自動化を指します。機械学習モデルは、テキストの構造化情報を使用してテキストを分析および変更できます。テキスト処理は、言語翻訳、センチメント分析、スパム フィルタリング、その他多くの自動コンテンツ作成など、機械学習アプリケーションで最も一般的に使用されるタスクの 1 つです。
6. 画像認識
画像認識は、コンピューターが画像内の関心のある要素を識別、ラベル付け、分類するのに役立つテクノロジーです。基本的に、ニューラル ネットワークが画像を認識、整理、解釈できるかどうかは、トレーニングと経験に基づいています。人間が知識を学習するのと同じように、AIに学習を教えることも認識精度を高めるために重要です。
7. サウンド処理
音楽制作は常に多大な時間と労力を必要とする仕事ですが、今の音楽プロデューサーは幸運です。人工知能のおかげで、ディープラーニングは近年ますます一般的になり、オーディオの管理において大きな成功を収めています。ディープ ラーニングにより、従来の音声処理方法の要件がなくなり、複数のプレイブックや独自の機能セットを作成することなく、標準的なデータ準備に依存できるようになります。
8. 自動コンテンツ作成
人工知能コンテンツ作成ツールは、人間が本来やりたくないタスクを処理し、人間には不可能な速度でタスクを完了できます。人間が実行できないタスクを実行すると同時に、人間が実行できるタスクの生産性と効率を向上させます。
以上が人工知能の 8 つの応用トレンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

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荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

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人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


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