大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展不可或缺的燃料，海量豐富的數(shù)據(jù)集對算法訓(xùn)練尤為重要。實現(xiàn)機器精準(zhǔn)視覺識別的第一步，就是獲取海量而優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)。伴隨各類感應(yīng)器和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，我們開始擁有以往難以想象的的海量數(shù)據(jù)，同時，也開始在某一領(lǐng)域擁有深度的、細(xì)致的數(shù)據(jù)。而這些，都是訓(xùn)練某一領(lǐng)域“人工智能”的前提。以人臉識別為例，訓(xùn)練該算法模型的圖片數(shù)據(jù)量至少應(yīng)為百萬級別。
運算力
人工智能領(lǐng)域是一個數(shù)據(jù)密集的領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿足高強度、大數(shù)據(jù)的處理需求。AI芯片的出現(xiàn)讓大規(guī)模數(shù)據(jù)效率的提升變?yōu)榭赡堋Ｆ渌惴ǖ奶幚硇枰罅康木仃囉嬎悴僮?，因此特別適合使用并行運算芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。應(yīng)運而生出現(xiàn)了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用芯片。而其中，出現(xiàn)最早的GPU為人工智能的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。
算法
近幾年，深度學(xué)習(xí)顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎(chǔ)應(yīng)用領(lǐng)域的算法設(shè)計思路，突破了人工智能算法的瓶頸。逐步成為機器學(xué)習(xí)研究中的一個全新領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。根據(jù)提供給它的大量的實際行為來自我調(diào)整規(guī)則中的參數(shù)，進(jìn)而做出一些很準(zhǔn)確的判斷。
大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展不可或缺的燃料，海量豐富的數(shù)據(jù)集對算法訓(xùn)練尤為重要。實現(xiàn)機器精準(zhǔn)視覺識別的第一步，就是獲取海量而優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)。伴隨各類感應(yīng)器和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，我們開始擁有以往難以想象的的海量數(shù)據(jù)，同時，也開始在某一領(lǐng)域擁有深度的、細(xì)致的數(shù)據(jù)。而這些，都是訓(xùn)練某一領(lǐng)域“人工智能”的前提。以人臉識別為例，訓(xùn)練該算法模型的圖片數(shù)據(jù)量至少應(yīng)為百萬級別。
運算力
人工智能領(lǐng)域是一個數(shù)據(jù)密集的領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿足高強度、大數(shù)據(jù)的處理需求。AI芯片的出現(xiàn)讓大規(guī)模數(shù)據(jù)效率的提升變?yōu)榭赡?。其算法的處理需要大量的矩陣計算操作，因此特別適合使用并行運算芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。應(yīng)運而生出現(xiàn)了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用芯片。而其中，出現(xiàn)最早的GPU為人工智能的發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。
算法
近幾年，深度學(xué)習(xí)顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎(chǔ)應(yīng)用領(lǐng)域的算法設(shè)計思路，突破了人工智能算法的瓶頸。逐步成為機器學(xué)習(xí)研究中的一個全新領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。根據(jù)提供給它的大量的實際行為來自我調(diào)整規(guī)則中的參數(shù)，進(jìn)而做出一些很準(zhǔn)確的判斷。
宏思銳達(dá)憑借自身多年的技術(shù)積累，在自然語言處理（NLP）上有著自己獨特的理解，處理語音交互和用戶畫像時，深入準(zhǔn)確。未來將會逐步在全平臺使用和推廣人工智能技術(shù)，例如：市場營銷，智能客服和政企服務(wù)等領(lǐng)域。為用戶創(chuàng)造更大的價值。
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