大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 机器学习 博弈的问题,于是小编就整理了1个相关介绍Python 机器学习 博弈的解答,让我们一起看看吧。
面对人工智能对人工的代替,职业培训学点什么好呢?
人工智能是一种趋势,优先取代的就是重复性的劳动。打字员一定会被机器取代,因为机器打字一定比人工快。包裹分发分拣员一定会被机器取代,因为机器更加精准更加快速,菜鸟物流早就实现了这一点。人工智能的时代,每个人都会有危机感,我负责销售管理,也时刻对未来担忧,所以近期我就学习了python编程,学好它可以极大地提高我的办公工作效率。同时我也学习了视频拍摄,***剪辑(剪映,pr软件),短***制作等。希望在5G时代赶上短***社交、直播电商的红利。
顺势而为,学人工智能就是了!!
经常被人问到,人工智能究竟可以使用在什么地方?特意系统地整理了一下,抽空做了文末的思维导图。人工智能目前还属于弱智能阶段,估计要发展到强智能还需要很长时间。AI应用方向目前有以下几个方面:
1.计算机视觉CV方向
CV方向就是AI应用充当人类的眼睛来识别图像、***的多媒体元素,目前是人工智能最成熟的分支,很多应用的精度已经超越人类的能力,常见应用有图像分类、图像高级处理、图像识别、人脸检测、人脸识别、***处理、***监控、车牌识别与***识别等OCR识别应用。
2.自然语言处理NLP方向
NLP方向实际上AI最早想突破的领域,主要处理的文本、语音数据,自然语言处理领域是目前学术界与大型科技公司最为追捧的方向,近两年深度学习的成果大多聚焦于自然语言处理,但总体而言,许多应用还没达到超过人类精度的地步,不过NLP应用爆发出来的能量很大,前景非常好,所以学术界与大型科技公司大量投入该领域。NLP方向典型应用有语音识别、语音搜索、语音合成、文本情感分析、推荐系统、搜索引擎、广告推荐等高价值领域。
3.数据分析挖掘方向
传统数据分析主要使用Excel工具、SPSS/SAS统计分析软件进行,需要自动化提高效率或更灵活定制的话就需要R语言或Python语言来构建数据模型进行数据分析,而随着大数据底层技术的成熟,大数据的***集、处理、存储都相对成熟,而接下来就是给大数据赋能的数据分析挖掘发光发热了。基于Hadoop进行数据存储,使用Spark或Flink等大数据实时处理框架进行大数据处理,之上使用Hive数据仓库或Kylin等工具结合Python创建机器学习模型进行高层的分析挖掘成为目前比较流行的解决方案。
4.综合应用方向
不少AI应用需要综合计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘技术,典型的有无人驾驶汽车、无人机、机器人、人机博弈等AI综合应用。另外一个生机勃勃的发展方向就是所谓的"智能+"或“AI+”,其实就是人工智能与产业融合,可以创造出各种各样的AI应用,这是缺的可能就是我们的创意了!
首先非常感谢在这里能为你解答这个问题,让我带领你们一起走进这个问题,现在让我们一起探讨一下。
很多人担心人工智能导致大量失业,但如果真有大量失业,这就成了国家社会问题了,国家***肯定比你更担心。老实说,人工智能的水平还很低,大多数的工作都是没法做的。
自动烧菜没利润吗?微波炉怎样?厨房里只要稍微省事些,样样发明都是大利润,未来家家的必需品。切菜机怎样?都几十年了,为何还切不好?洗衣机、烘干机和洗碗机都有了,为何机器只要碰到烧菜,就立马不会了?切菜不容易啊,食物种类繁多,长相不一,人工智能不知如何下手。哪块扔掉,哪块留着?食物是否里头坏了,外头看不出来,切了才发现,人工智能可否判断?
同理,编程也是无法替代的。譬如程序出错,哪里有错,人工智能可否了解口述问题?人工智能可否听懂人话,读懂解释,理解问题?
那为何笔译可以失业呢?这跟问为何作家可以失业,是同一个问题。笔译的需求本来就不高,很多人都只是兼职而已,算不上职业。计算机翻译后,人工只需校对即可,本来十个人做,现在一个人做就行,所以其他九个人便失业了。编程没有这样的问题,因为程序员大部分时间在读别人的代码,写码时间本来就少,阅读理解能力才是关键,恰巧人工智能不行。
思考,编程需要动脑;用心,烧菜需要走心。人工智能无心无脑,凡用心用脑的专业,人工智能无法取代。
补充:其实码农最怕被年轻人取代,毕竟***也不是因为人工智能而失业的。提升[_a***_]的竞争力,无法取代性,才是保命的最基本原则。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议,我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享,大家如果有更好的关于这个问题的解答,还望分享评论出来共同讨论这话题。
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