2016年:互联网行业的“深度学习年”
腾讯科技2016-12-29
【AI世代编者按】《连线》杂志网站撰文指出,深度学习正在重塑谷歌、Facebook、微软和亚马逊这样的科技巨头,并且正在向其他公司和组织扩散,2016年可谓是互联网的“深度学习年”。以下为原文内容:
在澳大利亚西海岸,阿曼达·霍奇森(Amanda Hodgson)正在向印度洋上空发射无人机,让它们从空中拍摄水面景象。这是在珀斯附近的海湾侦测儒艮(就是海牛)位置的一种方法,目的是防止这些濒危的海洋哺乳动物灭绝。麻烦的是,霍奇森的团队没有时间来检查所有的这些航拍照片。照片太多了,大约有4.5万张照片,对于没有经过训练的人员来说,要找出儒艮并不容易,所以她把工作交给一个深层神经网络来做。
神经网络是一种机器学习模型,Facebook用它来识别照片里的面孔。它还可以识别你用语音对智能手机提出的问题,并且为谷歌搜索引擎提供帮助。这些数学模型通过分析大量的数字数据来学习这些东西。现在,位于珀斯默多克大学的海洋生物学家霍奇森正在利用这种技术在数万张照片中寻找儒艮,她使用的开源软件TensorFlow,也是谷歌公司内部机器学习服务正在使用的基本工具。
正如霍奇森所说,侦测这些儒艮需要特定类型的精确度,主要是因为这种动物是在水面下进食的。“它们有时候看起来就像白色的水涡,或是水面上的眩光,”她说。而神经网络现在已经可以识别出这个海湾各处大约80%的儒艮了。
该项目仍处于早期阶段,但它显示了深度学习在过去一年里的广泛影响。在2016年,这种古老的技术焕发了新的威力,它帮助一台谷歌机器击败全球最顶级的围棋棋手之一,而仅仅是在那几个月之前,这还是一个看似不可能完成的任务。不过这只是最突出的例子之一。2016年即将结束,深度学习不再是当初的花哨摆设了。它正在重塑谷歌、Facebook、微软和亚马逊等科技巨头,而且还在迅速传播到世界其他地方,这在很大程度上归功于这些巨头开放的源代码软件和提供的云计算服务。
新的翻译
在过去几年中,神经网络通过谷歌照片等应用大大改善了图像识别功能,还通过Google Now和微软小娜等数字助理将语音识别效果提升到了新的高度。而今年,它又带来了机器翻译的大飞跃。机器翻译指的是自动将语言从一种语言翻
腾讯科技2016-12-29
【AI世代编者按】《连线》杂志网站撰文指出,深度学习正在重塑谷歌、Facebook、微软和亚马逊这样的科技巨头,并且正在向其他公司和组织扩散,2016年可谓是互联网的“深度学习年”。以下为原文内容:
在澳大利亚西海岸,阿曼达·霍奇森(Amanda
神经网络是一种机器学习模型,Facebook用它来识别照片里的面孔。它还可以识别你用语音对智能手机提出的问题,并且为谷歌搜索引擎提供帮助。这些数学模型通过分析大量的数字数据来学习这些东西。现在,位于珀斯默多克大学的海洋生物学家霍奇森正在利用这种技术在数万张照片中寻找儒艮,她使用的开源软件TensorFlow,也是谷歌公司内部机器学习服务正在使用的基本工具。
正如霍奇森所说,侦测这些儒艮需要特定类型的精确度,主要是因为这种动物是在水面下进食的。“它们有时候看起来就像白色的水涡,或是水面上的眩光,”她说。而神经网络现在已经可以识别出这个海湾各处大约80%的儒艮了。
该项目仍处于早期阶段,但它显示了深度学习在过去一年里的广泛影响。在2016年,这种古老的技术焕发了新的威力,它帮助一台谷歌机器击败全球最顶级的围棋棋手之一,而仅仅是在那几个月之前,这还是一个看似不可能完成的任务。不过这只是最突出的例子之一。2016年即将结束,深度学习不再是当初的花哨摆设了。它正在重塑谷歌、Facebook、微软和亚马逊等科技巨头,而且还在迅速传播到世界其他地方,这在很大程度上归功于这些巨头开放的源代码软件和提供的云计算服务。
新的翻译
在过去几年中,神经网络通过谷歌照片等应用大大改善了图像识别功能,还通过Google