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人工智能的發(fā)展前景?

人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)?要真正弄很清楚這個(gè)什么問題首要弄清楚勉強(qiáng)支撐人工智能技術(shù)前景的最核心技術(shù)和產(chǎn)品是什么,答案是什么很簡(jiǎn)

一是標(biāo)準(zhǔn)算法,二是礦機(jī)算力,三是什么數(shù)據(jù),四是網(wǎng)絡(luò),分別搞清楚這幾大瓶頸問題發(fā)展?fàn)顩r和趨勢(shì)阿良提的你的問題迎刃而解!

算法各個(gè)方面近幾年以機(jī)器學(xué)習(xí)為作為的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能從事會(huì)計(jì)工作了實(shí)質(zhì)進(jìn)階,新算法一稱出不窮,未來無可限量!

算力來方面,隨著圖形處理器和云技術(shù)云端存儲(chǔ)那個(gè)技術(shù)的迅猛發(fā)展,新摩爾定律被擊碎已成事實(shí)上,大路光明

上網(wǎng)各個(gè)方面,5g落地現(xiàn)在的必然一網(wǎng)到底的必然趨勢(shì)日益明確,也沒有太多什么問題啊

那真沒有問題很簡(jiǎn)單嗎?非也

什么問題就再次出現(xiàn)在號(hào)稱人工智能生長能量的顯示數(shù)據(jù)上面,問題很簡(jiǎn)單出在哪呢?

目前為止數(shù)據(jù)采集沒有問題很簡(jiǎn)單

問題就出在數(shù)據(jù)清洗上,數(shù)據(jù)質(zhì)量,數(shù)據(jù)完整性,該怎么處理超過時(shí)效,尤其是與化學(xué)工業(yè)機(jī)理密切相關(guān)的數(shù)據(jù)的預(yù)處理上,上述各種指標(biāo)都很不堪,為啥,既懂工業(yè),又懂機(jī)器學(xué)習(xí)的人不夠了,作用過程,經(jīng)驗(yàn)的積累的比較少了,這就是人工智能技術(shù)反展的最大遇到瓶頸?。。?!