算法急速发展,从最开始的排序、搜索、推荐,到现在的人工智能,我们越来越依赖算法的帮助。
今天要说的就是人工智能中一个比较重要的领域——技能急速算法。
什么是技能极速?
简单来说,就是利用人工智能技术对数据进行快速处理,以实现特定任务的高效执行和精准推送,从而提升整体工作效率的算法。
比如,当我们在使用手机APP时,常常会碰到需要切换应用的情况:当我们想要打开某个应用时,系统往往会在当前页面停留一段时间,等待用户选择。
如果能够通过AI技术,在用户没有做出选择之前提前预判用户的操作行为,并及时将相应的服务推送给其,就能有效提升我们的使用体验。
而目前,这种基于AI技术的「技能」加速已经成为了很多企业提高效率的关键手段。
例如,在电商行业,商家可以通过AI来预测消费者的购物习惯,进而根据不同消费者不同的消费偏好提供更合适的商品;再如,在线旅游行业可以利用大数据分析游客的行为特征,为其提供个性化定制旅行方案等。
可以说,随着越来越多的企业加入到这一赛道,未来将有越来越多像「技能」加速这样的场景落地,为我们的生活带来便利。
那么问题来了,如何让这些「技能」加速真正发挥价值呢?这就不得不提到一种名为LSTM(长短期记忆模型)的技能训练方式。
LSTM是近年来兴起的深度学习模型之一,它是一种具有多级结构的自适应网络,可以很好地模拟人类大脑的工作机制。
具体而言,LSTM由多个短期的、可训练的单元组成,每一个单元都包含有输入、输出及隐含层。
其中,输出层负责产生最终的结果或决策;隐含层则用于保存当前的输入值,以便下一次迭代时可以从中获取更多的信息。
每个节点还拥有一个权重矩阵,用来决定该节点的权值大小。当一个节点接受到一个新的刺激后,它会不断调整自身的权重矩阵,直到达到最佳状态为止。
由此可见,「lstm+神经网络」的组合可以很好地模仿人类的认知过程,从而实现对于数据的实时更新与优化。
不过,由于目前市面上大多数的训练框架都是基于监督学习的,即只能够按照既定的规则去生成新数据。
也就是说,一旦训练出来的结果不符合预期,就可能会出现大量的无用数据。
为了解决上述问题,一些公司开始尝试采用无监督学习方法。
所谓无监督学习方法,是指不事先定义好目标函数或参数集,而是通过大量实验的方式收集数据。
这样一来,即便样本不够充分,也能够得到更加准确的结论。
例如,在语音识别方面,许多公司都在试图用无监督的方法来替代传统的有监督方法,以此来降低错误率。
据了解,目前已经有部分公司正在研发一款叫做TorchNode的产品。
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