机器学习--线性回归1_机器学习-当今的AI可以做什么?_cunzai1985的博客-程序员宅基地

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机器学习--线性回归1

机器学习--线性回归1

机器学习-当今的AI可以做什么? (Machine Learning - What Today’s AI Can Do?)

When you tag a face in a Facebook photo, it is AI that is running behind the scenes and identifying faces in a picture. Face tagging is now omnipresent in several applications that display pictures with human faces. Why just human faces? There are several applications that detect objects such as cats, dogs, bottles, cars, etc. We have autonomous cars running on our roads that detect objects in real time to steer the car. When you travel, you use Google Directions to learn the real-time traffic situations and follow the best path suggested by Google at that point of time. This is yet another implementation of object detection technique in real time.

当您在Facebook照片中标记面部时,是AI在幕后运行并识别图片中的面部。 现在,在显示带有人脸图片的多个应用程序中,人脸标签已不存在。 为什么只是人脸? 有几种检测物体的应用程序,例如猫,狗,瓶子,汽车等。我们的自动驾驶汽车在道路上行驶,可以实时检测物体以操纵汽车。 旅途中,您可以使用Google 路线来了解实时路况,并遵循Google在该时间点建议的最佳路线。 这是对象检测技术的另一种实时实现。

Let us consider the example of Google Translate application that we typically use while visiting foreign countries. Google’s online translator app on your mobile helps you communicate with the local people speaking a language that is foreign to you.

让我们考虑在国外旅行时通常使用的Google Translate应用程序示例。 您的移动设备上的Google在线翻译应用可帮助您与说当地语言的当地人交流。

There are several applications of AI that we use practically today. In fact, each one of us use AI in many parts of our lives, even without our knowledge. Today’s AI can perform extremely complex jobs with a great accuracy and speed. Let us discuss an example of complex task to understand what capabilities are expected in an AI application that you would be developing today for your clients.

我们今天实际使用了AI的几种应用程序。 实际上,即使没有我们的知识,我们每个人在生活的许多部分中都使用AI。 当今的AI可以以极高的准确性和速度执行极其复杂的工作。 让我们讨论一个复杂任务的示例,以了解您今天将为客户开发的AI应用程序中期望具有哪些功能。

(Example)

We all use Google Directions during our trip anywhere in the city for a daily commute or even for inter-city travels. Google Directions application suggests the fastest path to our destination at that time instance. When we follow this path, we have observed that Google is almost 100% right in its suggestions and we save our valuable time on the trip.

在旅途中,我们所有人都会在城市中的任何地方使用Google 路线来进行日常通勤,甚至进行城市间旅行。 Google路线指示应用程序会建议您在该时间段到达我们目的地的最快路径。 当我们沿着这条路走时,我们发现Google的建议几乎是100%正确,并且节省了旅途中的宝贵时间。

You can imagine the complexity involved in developing this kind of application considering that there are multiple paths to your destination and the application has to judge the traffic situation in every possible path to give you a travel time estimate for each such path. Besides, consider the fact that Google Directions covers the entire globe. Undoubtedly, lots of AI and Machine Learning techniques are in-use under the hoods of such applications.

您可以想象开发此类应用程序所涉及的复杂性,考虑到到目的地有多条路径,并且该应用程序必须判断每个可能路径中的交通状况,才能为每个此类路径提供行驶时间估计。 此外,考虑一下Google Directions覆盖全球的事实。 毫无疑问,许多AI和机器学习技术正在此类应用的后台使用。

Considering the continuous demand for the development of such applications, you will now appreciate why there is a sudden demand for IT professionals with AI skills.

考虑到对此类应用程序开发的持续需求,您现在将理解为什么突然需要具有AI技能的IT专业人员。

In our next chapter, we will learn what it takes to develop AI programs.

在下一章中,我们将学习开发AI程序的过程。

翻译自: https://www.tutorialspoint.com/machine_learning/machine_learning_what_todays_ai_can_do.htm

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