人工智慧、机器自学、广度自学已经正式成为当下最炙手可热的后端科技之一。这二者其实是子-开集的关系。随着掌控技术发展和应用领域的深入，广度自学越来越关键，正式成为AI的圆顶。责任编辑总结了人工智慧领域在2022年及以后数月内最炙手可热的六大专业领域和路径。
什么是广度自学?
而广度数学模型能可容 150 层甚至更多。作为包括统计和预测可视化在内的统计数据科学的一部分，广度自学是两个关键组成部分。广度自学的两个主要好处是它加快并精简了搜集、检查分析统计数据科学家采用的大批统计数据的过程。
广度自学十大炙手可热专业领域
1、 自动驾车电动汽车
驾车的目的是奥波切茨因素作出安全反应，比如周围的电动汽车、路标和过往行人，以便从一条线到达另一条线。尽管他们距离全自动驾车电动汽车还有段距离，但广度自学对于让此项掌控技术达到今天的水平非常关键。
自动驾车在现今时代得到了推动，并且比以往任何时候都更强悍，这得力于许多进步，比如性能更高的显示卡、强悍的CPU和大批关键信息。除了缓解拥堵外，它还将提高可靠性。自动驾车电动汽车是自主重大决策系统。惯性力太空船和 GPS 是能提供更多统计报文的三种感应器。然后，广度自学演算法对统计数据展开可视化，并依照电动汽车的环境作出重大决策。
比如，Pony.ai 采用广度自学为其规划提供更多动力，并为其独立车辆掌控技术提供更多掌控组件，该掌控技术允许电动汽车在八匝道道路上导航系统、掌控交通事故等。Google子公司 Waymo 是另两个自驾车采用广度自学的电动汽车公司。
2、 听觉辨识
人脸辨识涉及辨识相片并依照其特征将它组织成单独的类型。因而，人脸辨识软件和插件能确认相片中显示的内容并界定它。事实上，能确认您已经在您的SNS媒体插件或手机上看到了这一点。本质上，它依照相片中人物的位置、公开场合等对影像展开分类。
考虑浏览几组旧相片以读懂一些幸福的旧时光。有些相片需要拍摄地，但首先，他们喜欢按正确的顺序排序它。虽然没有有关相片的关键信息，因而只能全自动执行此操作。他们所要做的就是依照相片的摄制年份展开排序，但有时浏览的相片中缺少年份。虽然广度自学，现在能依照相片的摄制地点或相貌、个人、公开场合等来排序影像。
3、 闲聊机器
闲聊机器是通过文本或音频消息模仿人类对话的计算机应用软件程序。当他们现在采用在线平台时，闲聊机器非常普遍，今天的人工智慧系统能够理解用户的需求和偏好，并推荐在很少或几乎没有人类干预的情况下执行哪些操作。目前市场上有许多流行的会话助手，包括苹果开发的 Siri、微软开发的 Cortana、亚马逊和Google助手开发的 Alexa。
随简单的方式指导和帮助客户解决他们的问题。
此外，它还有许多其他好处，比如它能为客户节省时间，并且随着闲聊机器的出现，公司雇用的人数减少了。员工以降低成本并改善客户体验。
4、 自然语言处理(NLP)
NLP是一种解释和处理人类语音的演算法，称为自然语言处理，属于语言学、计算机科学和人工智慧领域。
他们需要多年的人类互动和接触各种社会环境来自学和理解一种语言的语调和模式的变化，所以他们不能指望机器自己自学所有这些东西。
在广度自学和构建对每种情况的正确响应的帮助下，NLP训练机器能轻松地做到这一点。
NLP 中采用了各种演算法来分析统计数据，从而使系统能够产生人类语言或辨识人类语音中的音调变化。
广度自学曾经不受欢迎，现在越来越受欢迎。自然语言处理领域，包括提供更多各种问题的答案、模型构建等。它经常用于升级自然语言处理的文本分析功能和特性。这些建议在将早期未结构化的文本转换为有益关键信息方面有很大帮助。
5、 虚拟助手
亚马逊开发的 Alexa、Apple 开发的 Siri 和 Google Assistant 等虚拟助手是广度自学的流行插件。这些用于许多家庭和办公室，以精简日常任务。采用这些助手的人数正在增加，并且这些助手变得越来越聪明，并且在您与他们互动时越来越多地了解您和您的偏好。虚拟助手采用广度自学来了解他们的兴趣，比如他们最喜欢的聚会场所或他们最喜欢的电视节目。为了理解他们所说的，他们考虑了人类的语言。虚拟助手还能将他们的声音翻译成文本格式，为他们安排会议等。
虚拟助手能做所有事情，从处理到即时自动接听他们的工作电话，帮助他们和他们的团队管理任务。虚拟助理还能通过汇总文件来协助他们撰写和邮寄电子邮件给您的老板、客户、老师等。
此外，虚拟助手在很多地方都得到了应用领域，并且还被集成到各种设备中，包括物联网和电动汽车。虽然互联网和智能设备，这些助手将继续变得越来越智能。
6、 地震预报
虽然地震预报的破坏性后果，科学家正在努力解决地震预报问题。成功的地震预报能挽救无数生命。科学家们正试图依照地震发生的时间和地点以及震级来预测地震。
Von mises 屈服准则被广度自学用于预测地震，广度自学的这种应用帮助科学家将地震预测时间提高了 5000%。他们从仅仅猜测地震何时会发生转变为能够准确预测地震何时会发生。
在大批统计数据上教授的广度自学模型将能够通过从原始统计数据中提取元素来从统计数据中自学，以辨识自然事物并就广泛的学科领域作出正确的重大决策。此外，虽然计算能力的改进，大型模型的训练变得更加容易。广度自学虽然其优势使地震预报正式成为可能。
7、 欺诈检测和新闻聚合
如今的货币交易正在走向数字化，在广度自学的帮助下正在开发许多插件，这些插件能帮助检测欺诈行为，从而帮助金融机构节省大批资金。此外，现在能过滤新闻提要以删除所有不需要的新闻，并且读者能阅读基于他们感兴趣的领域的新闻。
如今，检测假新闻非常关键
除了开发分类器来检测虚假和有偏见的新闻外，广度自学还可用于通知您潜在的隐私侵犯并删除内容。训练和验证用于新闻检测的广度自学数学模型的主要挑战是统计数据中充斥着来自世界各地的意见，很难确认新闻报道是有偏见的还是中立的。
这就是为什么广度自学是一种有价值的工具。
8、 机器
广度自学在计算机听觉领域的良好成果推动了一些机器掌控技术的应用领域，广度自学在机器掌控技术中被大批用于执行类似人类的任务。机器的构建是为了了解它周围的世界，对它来说弄清楚什么是什么是非常关键的。如果你回到 20 年前，机器无法弄清楚许多基本的区别，比如汽水瓶和钢笔之间的区别，因为它的形状相同。
众所周知，机器领域对自学演算法提出了一系列独特的挑战，这些挑战是：为机器执行的每项工作编写全新的自学演算法和元素可能很困难，甚至是不可能的。第二个挑战是机器必须处理现实世界中的大批多样性，这使得许多自学演算法难以处理。
但是广度自学演算法是能够直接从统计数据中自学的通用模型，因而它非常适合机器掌控技术。当然，机器掌控技术和人工智慧提高了人类的能力，提高了生产力并实现了从简单思维到类人能力的转变。
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小结
广度自学使计算机在性能和行为方面更像人脑。它已在各行各业中脱颖而出。有了广度自学的应用领域，他们的生活变得更轻松、更高效，从自动驾车电动汽车到语音助手，它无处不在。
但是，有关广度自学及之上的人工智慧伦
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