AI Studio|提供免费云计算资源,深度学习也能零门槛
今天小编给各位分享深度官网的知识,文中也会对其通过AI Studio|提供免费云计算资源,深度学习也能零门槛和人工智能,机器学习,深度学习,到底有何区别等多篇文章进行知识讲解,如果文章内容对您有帮助,别忘了关注本站,现在进入正文!
内容导航:
一、AI Studio|提供免费云计算资源,深度学习也能零门槛
随着 AI 技术的发展,人类社会正处于火热的智能化革命之中,AI 能力已经渗透到各行各业,在语音、图像以及 NLP 领域,已获得了突破性的进展和效果。
而谁能在技术革命浪潮中快速地武装自己,谁就能掌握未来的机遇。AI Studio 正属于那一类帮助中小企业,开发者实现 AI 能力的武器库之一。
对于大型互联网企业,形成 AI 能力只要投钱投人就行了,但是对于中小企业单独构建 AI 能力将耗费巨大的精力: 招兵买马、设备采购、 模型开发、系统维护,于是大量的云计算及建模平台如雨后春笋般发展起来,但收费模式对中小企业仍是一种负担。
为了让每一位开发者都能平等便捷地获取 AI 能力,百度 AI 最新推出了 AI Studio 一站式开发平台:一个囊括了 AI 教程、代码环境、算法算力、数据集,并提供免费的在线云计算的一体化编程环境。
用户就不必纠结于复杂的环境配置和繁琐的扩展包搜寻,只要有电脑、网络以及一颗走进深度学习的心,点击“阅读原文”或进入 AI Studio 官网(aistudio.baidu.com),就可以在 AI Studio 开展深度学习之旅。
俗话说,授人以鱼不如授人以渔。
在 AI Studio 的生态中,鱼就是诸如基于语音技术、图像技术、视频技术、知识图谱及 NLP 技术等形成的人工智能产品服务;而渔就是 AI Studio 一类的能够帮助个人开发者和中小企业的开发属于自己的产品服务,运用 AI Studio 开发者可以实现自定义的 AI 建模能力而无需考虑硬件成本、运维成本、人力成本。
相比在其他云平台上耗资购买计算资源和存储空间跑模型来说,AI Studio 提供全套免费服务(包括计算资源、空间资源、项目托管、视频教程等)。 AI Studio 从教学、应用、工程上全面推进了 AI 民主化的进程,极大地降低了 AI 技术跨入门槛。
功能简介AI Studio 强化了工程项目的概念,一大亮点就是 AI 学习项目版块,包括大量真实场景的工程项目(图像识别、情感分析、个性化推荐等)。
AI Studio 主要功能有项目类的项目大厅、创建项目、样例项目、共享项目等四大部分,有数据科学比赛、各种经典数据集和自定义数据集,有详尽的机器学习和深度学习的教程及视频公开课等。
菜单栏┇ 项目大厅:
作为 AI Studio 的主页,集成百度积累的经典 AI 学习项目、自我的项目管理及共享项目列表。
┇ 数据集:
包括 MNIST,IMDB,CIFAR10,PennTreebank,MovieLens 等一些经典的公开数据集;也包括一些开放的百度数据(中文短文本语料,信息抽取数据);同时,用户也可以上传自定义数据进行模型开发。
┇ 比赛:
AI Studio 提供云端训练平台,为参与者提供相对平衡的武器库,能够更公平的进行竞赛。
创建项目 教程&资讯PaddlePaddle 不仅有机器学习、深度学习的视频公开课和教程文档(进入https://github.com/PaddlePaddle/Paddle获取),还包含了大量的各个方向的深度学习实例,比如图像分类、词向量、个性化推荐、情感分析、语义角色标注以及机器翻译等。
┇ 样例工程:
提供的机器学习经典应用场景及历届比赛的 notebook,可以把各个项目 fork 到自己的项目下进行开发学习。
┇ 共享项目:
可提供项目共享功能供大家互相学习。
┇ 我的项目:
即开发者自己的项目列表。
实战建模AI Studio 以项目为核心,创建项目的同时可以自定义上传数据,也可以选取平台已有数据集;目前,环境仅支持 Python2.7,算法库包括 sklearn 和 PaddlePaddle。不需要费心在开发环境上,能够安心构造模型。AI Studio 各项目之间独立分配资源,可以同时调试多个项目模型。
百度 AI 战略在百度 AI 开发者大会(BaiduCreate 2018)上,百度发布的 AI 产品从自动驾驶巴士“阿波龙”到百度自主研发的云端 AI 芯片“昆仑”,再到两大 AI 生态平台 DuerOS3.0、Apollo3.0,都显示出百度在 AI 的布局已经从稚嫩走向成熟,以多兵种合成集团军的面貌展示在世界人工智能的舞台。
百度 AI 形成了以行业应用为牵引,AI 技术产品服务为动力,AI 基础平台服务为核心的生态闭环。在这场智能化革命中,不但酝酿已久,而且已经结出了不少果实。
AI Studio 是一个基于 PaddlePaddle 的集成了大量数据集、经典样例项目及比赛项目的云计算建模平台,也是一个机器学习、深度学习的交流社区。
AI Studio 最大限度地解放了数据科学家需要环境配置的烦恼,在云端集成计算资源、项目管理、代码管理、比赛等多种功能,形成一站式兼顾学习和工作的建模平台。而且 AI Studio 提供计算资源、空间资源、视频公开课全部免费开放。
一、人工智能,机器学习,深度学习,到底有何区别
有人说,人工智能(AI)是未来,人工智能是科幻,人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的,就看你指的是哪一种人工智能。
今年早些时候,Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候,将人工智能(AI)、机器学习(machine learning)和深度学习(deep learning)都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用,但它们说的并不是一回事。
今天我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系和应用。
如上图,人工智能是最早出现的,也是最大、最外侧的同心圆;其次是机器学习,稍晚一点;最内侧,是深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动。
五十年代,人工智能曾一度被极为看好。之后,人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习,然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集。深度学习造成了前所未有的巨大的影响。
从概念的提出到走向繁荣
1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences),提出了“人工智能”的概念。其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,或被称作人类文明耀眼未来的预言;或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。坦白说,直到2012年之前,这两种声音还在同时存在。
过去几年,尤其是2015年以来,人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用,使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然,无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合拳,也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。
让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点苗头,发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。
|人工智能(Artificial Intelligence)——为机器赋予人的智能
早在1956年夏天那次会议,人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”(General AI)。这个无所不能的机器,它有着我们所有的感知(甚至比人更多),我们所有的理性,可以像我们一样思考。
人们在电影里也总是看到这样的机器:友好的,像星球大战中的C-3PO;邪恶的,如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中,原因不难理解,我们还没法实现它们,至少目前还不行。
我们目前能实现的,一般被称为“弱人工智能”(Narrow AI)。弱人工智能是能够与人一样,甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如,Pinterest上的图像分类;或者Facebook的人脸识别。
这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的?这种智能是从何而来?这就带我们来到同心圆的里面一层,机器学习。
|机器学习—— 一种实现人工智能的方法
机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知,我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。
机器学习最成功的应用领域是计算机视觉,虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器,以便让程序能识别物体从哪里开始,到哪里结束;写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边;写分类器来识别字母“ST-O-P”。使用以上这些手工编写的分类器,人们总算可以开发算法来感知图像,判断图像是不是一个停止标志牌。
这个结果还算不错,但并不是那种能让人为之一振的成功。特别是遇到云雾天,标志牌变得不是那么清晰可见,又或者被树遮挡一部分,算法就难以成功了。这就是为什么前一段时间,计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。它太僵化,太容易受环境条件的干扰。
随着时间的推进,学习算法的发展改变了一切。
|深度学习——一种实现机器学习的技术
人工神经网络(Artificial Neural Networks)是早期机器学习中的一个重要的算法,历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同,人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。
例如,我们可以把一幅图像切分成图像块,输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作,把数据传递到第三层,以此类推,直到最后一层,然后生成结果。
每一个神经元都为它的输入分配权重,这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。
我们仍以停止(Stop)标志牌为例。将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎,然后用神经元进行“检查”:八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论,它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重,给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。
这个例子里,系统可能会给出这样的结果:86%可能是一个停止标志牌;7%的可能是一个限速标志牌;5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构告知神经网络,它的结论是否正确。
即使是这个例子,也算是比较超前了。直到前不久,神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。其实在人工智能出现的早期,神经网络就已经存在了,但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是,即使是最基本的神经网络,也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。
不过,还是有一些虔诚的研究团队,以多伦多大学的Geoffrey Hinton为代表,坚持研究,实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。但也直到GPU得到广泛应用,这些努力才见到成效。
我们回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的,时不时还是很容易出错的。它最需要的,就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练,直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确,无论是否有雾,晴天还是雨天,每次都能得到正确的结果。
只有这个时候,我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子;或者在Facebook的应用里,神经网络自学习了你妈妈的脸;又或者是2012年吴恩达(Andrew Ng)教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。
吴教授的突破在于,把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多,神经元也非常多,然后给系统输入海量的数据,来训练网络。在吴教授这里,数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习(deep learning)加入了“深度”(deep)。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。
现在,经过深度学习训练的图像识别,在一些场景中甚至可以比人做得更好:从识别猫,到辨别血液中癌症的早期成分,到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋,然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法,就是不断地与自己下棋,反复地下,永不停歇。
|深度学习,给人工智能以璀璨的未来
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。
人工智能就在现在,就在明天。有了深度学习,人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。你的C-3PO我拿走了,你有你的终结者就好了。
二、各类场景应用中涉及的AI算法汇总
整理了各类场景应用中AI算法
一、图像CV
内容安全,目标检测,图像识别,智能视觉生产,图像搜索,图像分割,物体检测,图像分类,图像标签,名人识别,概念识别,场景识别,物体识别,场景分析,智能相册,内容推荐,图库管理,网红人物识别,明星人物识别,图像搜索,商品图片搜索,版权图片搜索,通用图片搜索,车牌识别,垃圾分类,车辆检测,菜品识别,车型识别,犬类识别,实例分割,风格迁移,智能填充,智能识图,拍照搜商品,精准广告投放,电商导购,图像分析,图像理解,图像处理,图像质量评估,场景识别,物体识别,场所识别,图像自训练平台,图像分类,目标检测,图像分割,关键点检测,图像生成,场景文字识别,度量学习,图像识别,图像比对,图像分类使用手册,图像分类API文档目标检测使用手册,目标检测API文档Logo检测使用手册,Logo检测API文档,通用图片搜索,车牌识别,垃圾分类,车辆检测,车型识别,犬类识别,实例分割,风格迁移,智能填充,车牌识别,相册聚类,场景与物体识别,无限天空,图像识别引擎,黄色图片识别,暴力图像识别,工业轮胎智能检测,肋骨骨折识别,显微识别,图像处理,广告识别,人脸算法,人体算法,图像识别,图像增强,OCR,图像处理,ZoomAI,智能贴图,智能制作,质量评价,图像识别,智能鉴黄,图像识别,实时手写识别,唇语识别,通用文字识别,手写文字识别,图像技术,图像识别,图像审核,图像搜索,图像增强,图像特效,车辆分析,图像生成,绘画机器人独家,动漫化身独家,像素风独家,超清人像独家,图像融合,换脸技术,神奇变脸,图像风格化,证件照生成,线稿图像识别,宝宝检测,图像分类,圉像深度估计,天空分割,食物分割,猫狗脸技术,食物识别独家,图像美学评分,车辆分析,车型识别,车型识别(含指导价),车型识别(含配置参数),车标识别,人脸识别(活体),车牌识别,表情识别,安全帽识别,计算机影像,计算机视觉,聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互,图像视频分析,Logo检测,内容审核,智能批改,笔记评估,思维导图评估,物体检测,物体识别。
二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹
人脸分割人脸识别,无,人体分析HAS,识别人的年龄,性别,穿着信息,客流统计分析,智能客服,热点区域分析,人体检测,人脸口罩识别,人脸对比,人脸搜索,人脸检测与属性分析,人脸活体检测,人体关键点检测,行人重识别,细粒度人像分割,人像分割,人脸解析,3D人体姿态估计,人脸融合,人脸识别,换脸甄别,人脸支付,人脸核身,人像变换,人脸试妆,人脸融合,人体分析,手势识别,人脸验证与检索,人脸比对,人脸比对sensetime,人脸水印照比对,静默活体检测,静默活体检测sensetime,人脸检测和属性分析,人脸特征分析tuputech,配合式活体检测,人脸安防,计算机视觉,智能应用服务,人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控,人脸应用,人体应用,人体查询,车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理,车辆应用,人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别,图像识别,图像比对,人脸比对,人体检测,人脸口罩识别,人脸对比,人脸搜索,人脸检测与属性分析,人脸活体检测,人体关键点检测,行人重识别,细粒度人像分割,人像分割,人脸解析,3D人体姿态估计,人脸融合,人脸识别,人脸检测,人脸比对,人脸搜索,人脸关键点,稠密关键点,人脸属性,情绪识别,颜值评分,视线估计,皮肤分析,3D人脸重建,面部特征分析人体识别,人体检测,人体关键点,人体抠像,人体属性,手势识别人像处理,美颜美型,人脸融合,滤镜,声纹识别支付,语音合成,语音合成,声纹识别,语音唤醒,人脸识别引擎,摄像头人脸识别,图片人脸检测,身份识别,人脸识别,人脸属性,人体识别,声纹识别,衣服检索及聚类,语音分析,声纹识别,说话人归档,人脸和人体识别,人脸检测,手势识别,人脸与人体识别,人脸识别云服务,人脸识别私有化,人脸离线识别SDK,人脸实名认证,人像特效,人体分析,人脸技不,皮肤分析独家,头部分割,宏观人脸分析,人脸关键点检测,微观人脸分析独家,头发分析独家,五官分割,头发分割人体技术,人体外轮廓点检测独家,精细化人像抠图,人体框检测,肢体关键点检测,人像分割,服饰识别,手势识别,皮肤分割,人脸,说话人识别,人脸检测识别,人脸1:1比对,人脸检测,AI人脸/人形车辆,大数据人像图片防伪,QoS保障,CDN,表情识别,举手动作识别,人脸检测,网络切片,边缘计算,人脸分析,人脸检测,人脸搜索,人体分析,手势识别,着装检测,人脸识别,行为检测,人脸识别,人形检测,行为分析,人脸检测,人脸跟踪,人脸比对,人脸查找,人脸属性分析,活体检测,声音指纹,声纹识别。
三、视频
视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体,视频内容分析,人体动作监控,视频分类,智能交通,人/动物轨迹分析,目标计数,目标跟踪,视频编辑-,精彩片段提取,新闻视频拆分,视频摘要,视频封面,视频拆条,视频标签-,视频推荐,视频搜索,视频指纹-,数字版权管理,广告识别,视频快速审核,视频版权,视频查重,视频换脸,车辆解析, 体育 视频摘要,视频内容分析,颜色识别,货架商品检测, 时尚 搭配,危险动作识别,无,无,视频,视频换脸,车辆解析, 体育 视频摘要,视频内容分析,颜色识别,货架商品检测, 时尚 搭配,危险动作识别,菜品识别,视频识别引擎,结肠息肉检测,胃镜评估系统,视频标签,场景识别,客流分析,手势识别,视频技术,短视频标签,视觉看点识别,动态封面图自动生成,智能剪辑,新闻拆条,智能插帧,视频技术,多模态媒资检索公测中,媒体内容分析,媒体内容审核,视频生成,视频动作识别,
四、ocr文字识别
手写识别,票据识别,通用文档,通用卡证,保险智能理赔,财税报销电子化,证照电子化审批,票据类文字识别,行业类文字识别,证件类文字识别,通用类文字识别,通用文字识别,驾驶证识别,身份证识别,增值税发票识别,行驶证识别,营业执照识别,银行卡识别,增值税发票核验,营业执照核验,智能扫码,行业文档识别, 汽车 相关识别,票据单据识别,卡证文字识别,通用文字识别,手写文字识别,印刷文字识别,银行卡识别,名片识别,身份证识别intsig,营业执照识别intsig,增值税发票识别intsig,拍照速算识别,公式识别,指尖文字识别,驾驶证识别JD,行驶证识别JD,车牌识别JD,身份证识别,增值税发票识别,营业执照识别,火车票识别,出租车发票识别,印刷文字识别(多语种),印刷文字识别(多语种)intsig内容审核,色情内容过滤,政治人物检查,暴恐敏感信息过滤,广告过滤,OCR自定义模板使用手册,OCR自定义模板API文档,通用文字识别,驾驶证识别,身份证识别,增值税发票识别,行驶证识别,营业执照识别,银行卡识别,身份证识别,驾驶证识别,行驶证识别,银行卡识别,通用文字识别,自定义模板文字识别,文字识别引擎,身份证识别,图片文字识别,通用文字识别,身份证识别,名片识别,光学字符识别服务,通用文字识别,手写体文字识别,表格识别,整题识别(含公式),购物小票识别,身份证识别,名片识别,自定义模板文字识别,文字识别,通用文字识别,银行卡识别,身份证识别,字幕识别,网络图片识别, 游戏 直播关键字识别,新闻标题识别,OCR文字识别,通用场景文字识别,卡证文字识别,财务票据文字识别,医疗票据文字识别, 汽车 场景文字识别,教育场景文字识别,其他场景文字识别,iOCR自定义模板文字识别,通用类OCR,通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别,证照类OCR,身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证,车辆相关OCR,行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证,公司商铺类OCR,商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证,票据类OCR,增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术,票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人,文字识别,行驶证识别,驾驶证识别,表单识别器,通用文本,财务票据识别,机构文档识别,个人证件识别,车辆相关识别,通用表格,印章识别,财报识别,合同比对,识别文字识别,签名比对,OCR识别,教育OCR,印刷识别,手写识别,表格识别,公式识别,试卷拆录
五、自然语言NPL
文本相似度,文本摘要,文本纠错,中心词提取,文本信息抽取,智能文本分类,命名实体,词性标注,多语言分词,NLP基础服务,地址标准化,商品评价解析智能短信解析,机器阅读理解,金融研报信息识别,法律案件抽取,行业问答推理,行业知识图谱构建,文本实体关系抽取,搜索推荐,知识问答,短文本相似度,文本实体抽取, 情感 倾向分析,兴趣画像匹配,文本分类-多标签,文本分类-单标签,定制自然语言处理,语言生成,语言理解,自然语言处理基础,文本摘要,数据转文字,文本生成,智能问答系统,内容推荐,评价分析,文本分类,对话理解,意图理解, 情感 分析,观点抽取,中文分词,短文本相似度,关键词提取,词向量,命名实体,识别依存,句法分析, 情感 分析,评论观点抽取,短文本相似度,机器翻译,词法分析,词义相似度,词向量,句法分析,文本分类,短语挖掘,闲聊,文本流畅度,同义词,聚类,语言模型填空,新闻热词生成,机器阅读理解,商品信息抽取,词法分析, 情感 分析,关键词提取,用户评论分析,资讯热点挖掘,AIUI人机交互,文本纠错,词法分析,依存句法分析,语义角色标注,语义依存分析(依存树),语义依存分析(依存图), 情感 分析,关键词提取,NLP能力生产平台,NLP基础技术,中文词法分析-LAC,词向量—Word2vec,语言模型—Language_model,NLP核心技术, 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答,信息检索、新闻推荐、智能客服, 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答,机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序,NLP系统应用,问答系统对话系统智能客服,用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控,自然语言处理,文本分类使用手册,文本分类API文档, 情感 分析,评论观点抽取,短文本相似度,机器翻译,词法分析,词义相似度,词向量,句法分析,文本分类,短语挖掘,闲聊,文本流畅度,同义词,聚类,语言模型填空,新闻热词生成,机器阅读理解,商品信息抽取智能创作,智能写作,搭配短文,种草标题,卖点标题,社交电商营销文案,自然语言处理能力,基础文本分析,分词、词性分析技术,词向量表示,依存句法分析,DNN语言模型,语义解析技术,意图成分识别, 情感 分析,对话情绪识别,文本相似度检测,文本解析和抽取技术,智能信息抽取,阅读理解,智能标签,NLG,自动摘要,自动写文章,语言处理基础技术,文本审核, 情感 分析,机器翻译,智能聊天,自然语言,基于标题的视频标签,台词看点识别,意图识别,词法分析,相关词,舆情分析,流量预测,标签技术,自然语言处理,语义对话,自然语言处理,车型信息提取,关键词提取,语义理解,语义相似度,意图解析,中文词向量,表示依存,句法分析,上下文理解,词法分析,意图分析,情绪计算,视觉 情感 ,语音 情感 , 情感 分析,沉浸式阅读器,语言理解,文本分析,自然语言处理,在线语音识别,自然语言理解火速上线中, 情感 判别,语义角色标注,依存句法分析,词性标注,实体识别,中文分词,分词,
6、知识图谱
知识图谱,药学知识图谱,智能分诊,腾讯知识图谱,无,药学知识图谱,智能分诊,知识理解,知识图谱Schema,图数据库BGraph,知识图谱,语言与知识,语言处理基础技术,语言处理应用技术,知识理解,文本审核,智能对话定制平台,智能文档分析平台,智能创作平台,知识图谱,实体链接,意图图谱,识别实体,逻辑推理,知识挖掘,知识卡片
7、对话问答机器人
智能问答机器人,智能语音助手,智能对话质检,智能话务机器人,无,电话机器人,NeuHub助力京东智能客服升级,腾讯云小微,智能硬件AI语音助手,对话机器人,无,问答系统对话系统智能客服,Replika对话技术,客服机器人,智能问答,智能场景,个性化回复,多轮交互,情绪识别,智能客服,金融虚拟客服,电话质检,AI语音交互机器人,中移云客服·智能AI外呼,人机对话精准语义分析
8、翻译
协同翻译工具平台,电商内容多语言工具,文档翻译,专业版翻译引擎,通用版翻译引擎,无,机器翻译,无,机器翻译,音视频字幕平台,机器翻译,机器翻译niutrans,文本翻译,语音翻译,拍照翻译,机器翻译,机器翻译,文本翻译,语音翻译,通用翻译,自然语言翻译服务,文本翻译,图片翻译,语音翻译,实时语音翻译,文档翻译(开发版,机器翻译,文本翻译,语音翻译,拍照翻译,机器翻译实时长语音转写,录音文件长语音转写,翻译工具,机器翻译火速上线中
9、声音
便携智能语音一体机,语音合成声音定制,语音合成,一句话识别,实时语音识别录音文件识别,客服电话,语音录入,语音指令,语音对话,语音识别,科学研究,安防监控,声音分类,语音合成,语音识别,实时语音转写,定制语音合成,定制语音识别,语音合成,语音合成声音定制,离线语音合成,短语音识别,录音文件识别,声纹识别,离线语音识别,实时语音识别,呼叫中心短语音识别,呼叫中心录音文件识别,呼叫中心实时语音识别,语音识别,语音合成,声纹识别,语音识别,语音听写,语音转写,实时语音转写,语音唤醒,离线命令词识别,离线语音听写,语音合成,在线语音合成,离线语音合成,语音分析,语音评测,性别年龄识别,声纹识别,歌曲识别,A.I.客服平台能力中间件,语音识别,语音交互技术,语音合成,语音合成声音定制,离线语音合成,短语音识别,录音文件识别,声纹识别,离线语音识别,实时语音识别,呼叫中心短语音识别,呼叫中心录音文件识别,呼叫中心实时语音识别,远场语音识别,语音识别,一句话识别,实时语音识别,录音文件识别,语音合成,实时语音识别,长语音识别,语音识别,语音合成,波束形成,声源定位,去混响,降噪,回声消除,分布式拾音,语音识别,语音唤醒,语音合成,声纹识别,智能语音服务,语音合成,短语音识别,实时语音识别,语音理解与交互,离线唤醒词识别,语音识别,一句话识别,实时语音识别,录音文件识别,电话语音识别,语音唤醒,离线语音识别,离线命令词识别,远场语音识别,语音合成,通用语音合成,个性化语音合成,语音技术,短语音识别,实时语音识别,音频文件转写,在线语音合成,离线语音合成,语音自训练平台,语音交互,语音合成,语音识别,一句话识别,实时短语音识别,语音合成,语音唤醒,本地语音合成,语音翻译,语音转文本,短语音听写,长语音转写,实时语音转写,语音内容审核,会议超极本,语音交互技术,语音识别,语义理解,语音合成,音频转写,音视频类产品,语音通知/验证码,订单小号,拨打验证,点击拨号,数据语音,统一认证,语音会议,企业视频彩铃,语音识别,语音文件转录,实时语音识别,一句话语音识别,语音合成,通用语音合成,个性化语音合成,语音评测,通用语音评测,中英文造句评测,在线语音识别,语音识别,语音唤醒,语音合成,语音合成,语音识别,语音听写,语音转写,短语音转写(同步),语音识别,语音 情感 识别
十、数据挖掘AI硬件
算法类型:包括二分类、多分类和回归,精准营销,表格数据预测,销量预测,交通流量预测,时序预测,大数据,无,机器学习使用手册,机器学习API文档,大数据处理,大数据传输,数据工厂,大数据分析,数据仓库,数据采集与标注,数据采集服务,数据标注服务,AI开发平台,全功能AI开发平台BML,零门槛AI开发平台EasyDL,AI硬件与平台,GPU云服务器,机器人平台,度目视频分析盒子,度目AI镜头模组,度目人脸应用套件,度目人脸抓拍机,人脸识别摄像机,昆仑AI加速卡,智能预测,购车指数,数据科学虚拟机,平台效率,云与AI,抗DDoS,天盾,网站漏洞扫描,网页防篡改,入侵检测防护,弹性云服务器,对象存储服务,云专线(CDA,AI计算机平台—360net深度学习基础模型,AI算法训练适配主流AI框架
十一、其他
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三、云计算在人工智能和机器学习中有什么作用?
机器学习和深度学习是人工智能的子集。因此,当使用“人工智能”一词时,它涵盖了总体AI范式,包括机器学习和深度学习。要使算法和模型成功运行并产生有意义的、有见地的结果,服务商需要大量的原始数据。由于这些数据量通常存储在云中∞,云计算一直是运行AI工作负载的有效催化剂。Accrets International设计、提供和设置为企业定制的云计算解决方案,并且还提供IT管理外包服务,以确保企业的私有云环境顺利运行。关于深度官网的问题,通过《各类场景应用中涉及的AI算法汇总》、《云计算在人工智能和机器学习中有什么作用?》等文章的解答希望已经帮助到您了!如您想了解更多关于深度官网的相关信息,请到本站进行查找!
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