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移动互联网下一步:“深度学习”配合大数据

發布時間:2023/12/10 pytorch 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 移动互联网下一步:“深度学习”配合大数据 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

隨著電子商務不斷深入,百度、騰訊、阿里巴巴的移動互聯網戰略的可比性越來月低,如今百度的移動互聯網的戰略也面臨挑戰,最大的因素在于數據的來源。

對于互聯網的公司最近的動態是什么?這個不是很難的,主要看一下公司的高層決策者在干什么,就能基本上猜出八九不離十?,F在的騰訊馬化騰在專注微信領域,搜狐的張朝陽在逼自己看雷人電視劇,新浪的曹國偉當然還是在發微博,阿里巴巴的馬云就退休。然而百度的李彥宏在做什么?

根據最新消息,他在年初成立深度學習研究院并且親自擔任院長。并且這份郵件在公司內部都可以看到的。

今年3月,一位在Google領導重要研究項目的人物低調來訪百度,還去清華大學講了次課。淼叔當時發了一條微博,說他會見了一堆百度的技術高管,還可能幫百度在硅谷的研究員招兵買馬。

這個人就是Andrew Ng(吳恩達),吳恩達現任斯坦福大學人工智能實驗室主任。他與大公司合作的一個項目,則代表了互聯網巨頭的下一步方向:這個項目,叫做Google Brain,它的領域,就是深度學習。

吳恩達領導Google的科學家們,用16000臺電腦模擬了一個模擬人腦神經網絡出來,并向這個網絡展示了1000萬段隨機從Youtube上選取的視頻,看看它能學會什么。結果在完全沒有外界干涉的條件下,它自己識別出了貓臉。

這種機器學習和機器識別還是有差別的,它需要人工輸入一些用于對比的數據,或者一些已經進行初步分類、打好標簽的數據,機器通過學習這些數據的共同點,得出規律,然后再去將規律應用于更大規模的數據中。

而深度學習是一種“無監督的學習”。它基于一種學術假設:即人類對外界環境的了解過程最終可以歸結為一種單一算法,而人腦的神經元可以通過這種算法,分化出識別不同物體的能力。這個識別過程甚至完全不需要外界干預。

現在我們可以看出,深度學習對百度有什么意義了。最基本的,在門檻上,這個領域不是誰都能隨便進來的,它需要有龐大的計算能力,海量的人類知識數據;更重要的,它能夠完全自主地學習并數字化這個世界——然后就可以讓人們搜索任何東西啦。

轉載于:https://www.cnblogs.com/lijinta/p/3309461.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的移动互联网下一步:“深度学习”配合大数据的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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