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平安科技于数据洪流时代 实现人工智能进阶

发稿时间:2019-11-06 19:01:03

人工智能,像永生和星际旅行一样,是人类最好的梦想之一。计算机科学之父和人工智能之父艾伦·马西森·图灵在著名的论文《机器能思考吗?本文提出了图灵测试的思想,并对计算机是否具有人类意识进行了思考。

请给我十几个勤奋、认真、体贴、有人脉的员工。

近年来,如何使计算机系统具有人类学习能力,即“机器学习”,越来越成为人工智能方向研究者关注的焦点。科技巨头也在这一领域投入了更多的资源,从而颠覆了原有的决策和运营模式。站在变革的十字路口,我们如何才能赢得这场巨大的数字战争?平安科技选择“顺应形势”。

机器学习意味着机器发现现有知识中的差距,然后模仿人脑和模拟进化,系统地减少不确定性,识别新旧知识之间的相似性,并完成学习。机器学习包括许多模式。例如,基本算法可用于聚类和分析数据,发现分组数据中存在的隐藏模式,从而实现计算机自动学习。

例如,假设要建立一个程序来识别猫,传统上我们需要输入一系列的指令,比如有毛的猫、有胡子的猫等等。,然后计算机根据这些指令进行识别。但是如果我们展示一张老虎的照片,程序会有什么反应呢?此外,通过传统方法来制定所有的规则将不可避免地涉及一些困难的概念,例如毛茸茸的定义。因此,更好的方法是让机器自己学习。我们可以为电脑提供大量猫的照片,系统会以自己独特的方式捕捉这些特征。随着数据的增加,系统将不断学习和更新,最终能够做出准确的判断。

例如,软件工具平台平安云rpa Encarsia,可以根据已建立的规则模拟人的操作,并与计算机交互来处理操作,从而取代人工过程自动化。这是一种低成本、高效率的提高企业效率的解决方案。另一方面,平安科技(Ping An Technology)使用人工智能来增强百科全书科的能力,并携带机器学习能力,这样它就可以在操作过程中积累关键的过程数据。通过分析各节点的运行数据,可以挖掘出其背后反映的过程问题,进行过程诊断和优化,为客户提供从rpa到ipa的端到端一站式智能过程自动化解决方案。rpa具有机器学习能力,能够在过程操作中不断进行自调整,实现连续动态智能。百科全书的负责人曾经说过,我们过去常常告诉百科全书如何经历这个过程,但它将逐渐成为百科全书。最好告诉我们如何完成这个过程。

他原本是国王,但国王会提升自己。

当恩卡西亚福尔摩沙(Encarsia formosa)提升企业效率和利润增长,带动整个产业链,随着大数据和强大硬件计算能力的提升,机器学习取得突破性进展,发展最快的关键技术之一是“深度学习”。深度学习是“更深”的机器学习。例如,它的灵感来自人脑的工作方式,或者来自识别猫的过程。深度学习不能用人类提供的信息来区分猫和老虎,而是扫描图像中的所有像素,找到可以用来区分猫和老虎的边缘。之后,它将边缘和形状按可能重要的顺序排列,以确定这两只动物。因此,它需要更多的数据和配有独立显卡的高端计算机,能够处理数字和大量数据。

31年来,平安通过医疗相关业务积累了大量的数据库和知识库,为实现医学领域的深度学习奠定了坚实的基础,从而构建了医学大脑,将数据和文献知识转化为医学知识地图,从而实现了智能诊断和治疗。随着有效治疗病例和数据的不断存储,具有深度学习能力的医学图谱可以不断积累经验和学习。从治疗的初始症状询问,到检测项目,从诊断中的判断和确认,到诊断和治疗的用药方案,以及诊断后治疗效果的跟踪,可以实现诊断和治疗的全过程。时间越长,它就越受欢迎,类似于“老医生”的成长模式。Askbob现在已经成为医生工作的产物,他也使用这项技术来实现赋予基层医生权力的目标。

准确度的每一次提高都意味着无数人没有疾病。

长期以来,平安一直朝着智能疾病预测的方向努力。人工智能深度学习在实时流感预测中的价值是什么?目前,传染病的预测主要依靠传统的时间序列ARIMA(自动压缩集成移动平均模型),数据源单一,预测精度有限。随着深入学习和人工智能的逐渐兴起,时间序列分析也取得了很大的进步和改进。平安结合多种数据源(包括历史发病率、死亡率、百度搜索指数和季节信息)和多种方法(包括非时间序列模型岭回归、xgboost和时间序列模型arima、lstm)预测中国传染病。科学表明,lstm模型在深度学习中具有更好的性能。

不久前,由平安、重庆疾病预防控制中心、第三军医大学和清华大学联合发表的一篇智能疾病预测论文首次发表在四大国际医学期刊之一《柳叶刀》的子公司ebiomedicine上。本文通过集成各种前沿人工智能算法,创新性地建立了自适应人工智能模型。通过动态调整参数,可以准确捕捉流感的不规则季节性趋势,分析流感流行特征,揭示流感流行的相关因素。它可以帮助政府机构进行科学、前瞻性的公共卫生资源配置,使医疗卫生机构在流感季节提前做好准备,提高疾病防控效率,减轻政府的医疗财政负担和个人疾病经济负担。

在当今时代,无限的存储容量和突然爆发的数据洪流相结合,使得“机器可以思考”的命题从幻想变为可能。每一项技术创新都会给时代带来不可估量的动力。现在,我们必须拭目以待,看人工智能能否通过机器学习或更深入的学习实现下一个技术飞跃。

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资料来源:中国财经网

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