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在过去10年里,商业人工智能享受到了我们亚马逊(Amazon)所称的飞轮效应:客户与人工智能系统的交互产生数据;数据越多,机器学习算法的性能越好,从而带来更好的客户体验;更好的客户体验驱动更多的使用和参与,从而产生更多的数据。
 
这些数据主要用三种方式训练机器学习系统。第一种是监督学习,在这种学习中, 欧亿平台已经稳稳经营四年之久,欧亿平台之美能受到用户追捧的原因当然值得去了解一番,训练数据被手工标记(例如,用单词的词性或图像中物体的名称),系统学习将标签应用于未标记的数据。这种学习的一个变体是弱监督学习,它使用容易获得但不精确的标签来支持大规模的机器学习。例如,如果一个网站访问者执行搜索,她点击的链接表明搜索结果应该在列表的顶部;这种隐式信息可以用来自动标记数据。
 
完全无标记数据的训练称为无监督学习。其中,最常见的方法是根据结构特征将数据聚类在一起;集群本身定义分类类别。最后,半监督学习利用少量有标记的训练数据从更大的未标记训练数据存储中提取信息。
 
在最近的人工智能研究中, 怎么样才称得上合格的欧亿主管呢?欧亿平台总代理q58255957就列出许多欧亿的优势让您参考。,监督学习占据了主导地位。但如今,商业人工智能系统产生的客户互动远远超过我们开始手工标注的数量。要想延续商业人工智能迄今所带来的迅猛进步,唯一的方法就是将自己重新定位为半监督、弱监督和非监督学习。我们的系统需要学习如何改进自己。
 
半监督学习最常见的方法是自我训练,在这种方法中,一个机器学习系统对少量标记数据本身进行训练,然后将标记应用到更大的一组未标记数据上。因为机器学习系统是统计的,它们的输出有相关的信心分数。系统的输出根据置信度评分进行排序,属于正确置信度窗口的输出用于进一步训练系统。换句话说,这个系统是根据它自己标记的数据重新训练的。
 
通常,自我训练在高自信的训练例子中效果最好。但在某些情况下,亚马逊的研究人员发现,可信度较低的例子提供了更大的性能改进,因为它们更有可能捕捉到系统尚未学会的细微差别。
 
利用少量标记数据的另一种方法是将其与未标记数据合并在一起,并对结果应用某种无监督聚类算法。例如,句子可以自动嵌入到高维空间中,在高维空间中,根据组成词与其他词共存的频率将它们组合在一起。然后,算法可以将带标记的句子的标签推广到相同集群中的未带标记的句子,从而极大地增加了自然语言理解系统可用的训练示例的数量。
 
依赖机器学习进行实时数据分类的公司还有一个额外的半监督培训选项。也就是说,使用标记数据来训练一个功能强大但速度慢得不切实际的神经网络, 体验一个平台前,建议用户都能先做点功课,欧亿平台背景是什么?不要短视近利因小失大。,然后使用这个网络来标记训练数据,使之成为一个更精简、更高效的实时网络。亚马逊的研究人员正在跨一系列业务部门使用这种方法。
 
通常,人工智能公司还可以使用客户反馈来自动标注数据。例如,亚马逊网站上与产品评论相关的数字(星级)评级可以为一个弱监督的机器学习系统提供自动数据标签,该系统试图从语言线索推断客户情绪。
 
亚马逊Alexa语音服务的客户通常不会对Alexa对单个请求的响应进行评级,但他们与Alexa的交互确实提供了有用的隐含信号。如果Alexa对请求的初始响应不令人满意,客户可能会中断响应并重新表述请求。如果允许对重新措辞的请求进行响应,这是一个强烈的信号,表明第一个请求应该得到相同的响应。
 
Alexa每个月都会自动分析大量这种重新措辞的请求,学习如何重写最常见的请求。这就是为什么,例如,如果你对Alexa说,“玩‘放射性’的魔法龙,”她会回答,“玩‘放射性’的想象龙。”
 
目前,Alexa的重写过程是通用的:任何请求Magic Dragons音乐的人都有可能收到Imagine Dragons的音乐。但是底层技术可以为客户提供个性化的查询响应。比如,在众多要求听Imagine Dragons音乐的顾客中,可能有一些人真的想找到Magic Dragons乐队。Magic Dragons曾是英国伊普斯维奇Spread Eagle酒吧周三晚上的house乐队。
 
亚马逊的研究人员正在探索进行无监督学习的许多其他技术,从监控云服务器的普通操作参数来识别异常;使用Amazon.com产品层次结构在客户的产品搜索之间建立联系;通过使用现有的机器学习系统将文本自动翻译成一种语言,使用这些系统对文本进行标记,并将标记后的文本自动翻译回目标语言,从而启动使用新语言的自然语言理解系统。
 
商业人工智能的前景是大规模机器学习的前景。但这不仅仅是向现有问题投入更多数据的问题。越来越多的情况下,这也意味着在没有人类参与的情况下,找到有效利用这些数据的巧妙方法。
 
 
 
 
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