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时间:2018-12-08
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1、智能系统会是人工智能的未来吗? 从AISchool到AILab,微软一直在为推进人工智能普及化、降低AI开发门槛做出努力。在微软亚洲研究院副院长、人工智能系统联合中心负责人周礼栋博士看来,突破目前深度学习瓶颈的一大关键就在于系统,系统的最高境界是“完全隐形”。为此,微软亚洲研究院正着力打造一款针对深度学习的开源项目——深度学习智能探索NeuralNetworkIntelligence(NNI),通过简单易用的“隐形”系统、智能自动的学习帮助更多的开发者。 2017年微软Build开发者大会上,微软高级项目经理CorneliaCarap
2、cea展示了一项技术: 用户创建的自定义视觉API模型只需要一个训练数据样例(只有几十个摄影样本),而CustomVision则可以完成其余的工作。 智能系统会是人工智能的未来吗? 从AISchool到AILab,微软一直在为推进人工智能普及化、降低AI开发门槛做出努力。在微软亚洲研究院副院长、人工智能系统联合中心负责人周礼栋博士看来,突破目前深度学习瓶颈的一大关键就在于系统,系统的最高境界是“完全隐形”。为此,微软亚洲研究院正着力打造一款针对深度学习的开源项目——深度学习智能探索NeuralNetworkIntelligence(
3、NNI),通过简单易用的“隐形”系统、智能自动的学习帮助更多的开发者。 2017年微软Build开发者大会上,微软高级项目经理CorneliaCarapcea展示了一项技术: 用户创建的自定义视觉API模型只需要一个训练数据样例(只有几十个摄影样本),而CustomVision则可以完成其余的工作。 智能系统会是人工智能的未来吗? 从AISchool到AILab,微软一直在为推进人工智能普及化、降低AI开发门槛做出努力。在微软亚洲研究院副院长、人工智能系统联合中心负责人周礼栋博士看来,突破目前深度学习瓶颈的一大关键就在于系统,系统
4、的最高境界是“完全隐形”。为此,微软亚洲研究院正着力打造一款针对深度学习的开源项目——深度学习智能探索NeuralNetworkIntelligence(NNI),通过简单易用的“隐形”系统、智能自动的学习帮助更多的开发者。 2017年微软Build开发者大会上,微软高级项目经理CorneliaCarapcea展示了一项技术: 用户创建的自定义视觉API模型只需要一个训练数据样例(只有几十个摄影样本),而CustomVision则可以完成其余的工作。 一旦创建了这个模型(只需几分钟),用户就可以通过安装在微软服务器上的RESTA
5、PI访问。Carapcea说它可以用于识别食物和地标,甚至是应用在零售环境中。 CustomVision可以选择最可能为模型增加最大增益的图像,允许用户手工标记图像,然后继续改进总体的准确性和可靠性。 微软亚洲研究院副院长、人工智能系统联合中心负责人周礼栋博士在接受AI前线记者采访时说:MicrosoftCustomVision和GoogleCloudAutoML都是针对视觉识别领域里的AutoML(自动学习)的一个应用,都非常的简单易用。通过把复杂的模型选取、参数调优的过程掩藏在了产品的背后,MicrosoftCustomVis
6、ion可以给用户提供一个非常简单易用的体验,使非专业人士也能零门槛的定制自己的模型。 同时,MicrosoftCustomVision也是微软认知服务(CognitiveServices)中的一部分,微软推出的认知服务包括视觉、语音、语言、知识和搜索等五大类别的二十多个API,如人脸识别、情绪识别、语音识别、拼写检查、语言理解等等。微软认知服务的侧重点是为用户提供一个通用的服务,用户可以直接调用现成的智能API来开发出更智能、更有吸引力的产品,而不需要花费大量时间来自己训练模型。 而对于最近刚刚兴起的AutoML技术,周博士也发表了一
7、些自己的看法: 近年来,“AutoML(自动学习)”已经成为了一个研究热点。通过自动化的方式,机器试图学习到最优的学习策略,从而避免机器学习从业者低效的手动调整。经典的AutoML方法包括用于超参数调节的贝叶斯优化(BayesianOpTImizaTIon),以及用于优化器和网络结构调整的元学习技术(Metalearning/Learning-to-Learn)。除了在学术界引起了广泛研究兴趣,AutoML在工业界也已经得到了实际应用,例如此前提到的微软Azure提供的自定义影像(CustomVision)服务,它能够方便云计算用户自动
8、训练用于计算机视觉的机器学习模型。 AutoML让用户在没有专业知识的情况下使用机器学习的门槛大大地降低,甚至可谓是零门槛。在没有机器学习专家指导的情况下,用户通过AutoML就能在一定情况
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