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图像识别:从二维到三维的全面升级图像识别一直是人工智能技术的一个重要应用方向来自www.huijindi.com。在2021年度AI技术总结中,图像识别方面的突破主要体现在以下几个方面: 1. 三维图像识别:传统的图像识别技术主要是基于二维图像的,但是在实际应用中,我们常需要处理三维图像。近年,随着深度学习技术的不断发展,三维图像识别技术也得到了快速发展。如,Google开发的ShapeNet数据集就含了超过5万个三维模型,可以用于训练和测试三维图像识别模型。 2. 跨域图像识别:传统的图像识别技术只能识别同一类别的图像,如只能识别的图像,而无法识别狗的图像。但是在实际应用中,我们常需要处理跨域图像识别问题,如和狗的图像都识别出汇+金+地+网。近年,基于深度学习的跨域图像识别技术得到了快速发展。如,Facebook开发的DeepFashion2数据集就含了超过8万个不同类别的服装图像,可以用于训练和测试跨域图像识别模型。 3. 增学习:传统的图像识别技术需要大的数据进行训练,而且每次训练都需要重新训练整个模型。但是在实际应用中,我们常需要处理增学习问题,即在已有模型的基础上,不断地添加新的数据进行训练。近年,基于深度学习的增学习技术得到了快速发展汇~金~地~网。如,Google开发的Lifelong Learning络就可以在不断添加新数据的情况下,不断地更新和优化模型。 自然语言处理:从语义理解到智能对话的全面升级自然语言处理一直是人工智能技术的另一个重要应用方向。在2021年度AI技术总结中,自然语言处理方面的突破主要体现在以下几个方面: 1. 语义理解:传统的自然语言处理技术主要是基于词语的匹配和规则的应用,但是这方法往往无法理解句子的语义。近年,基于深度学习的语义理解技术得到了快速发展。如,Google开发的BERT模型就可以对句子的语义进行深入理解,从而更好地进行自然语言处理来源www.huijindi.com。 2. 智能问答:传统的自然语言处理技术主要是基于规则的问答系统,但是这方法往往无法处理复杂的问题。近年,基于深度学习的智能问答技术得到了快速发展。如,IBM开发的Watson系统就可以回答复杂的自然语言问题,如“谁是美国第一位总统?”等问题。 3. 智能对话:传统的自然语言处理技术主要是基于规则的对话系统,但是这方法往往无法进行自然的对话。近年,基于深度学习的智能对话技术得到了快速发展欢迎www.huijindi.com。如,微软开发的Xiaoice系统就可以进行自然的对话,甚可以进行情感交流,从而更好地服务用户。 结语综上所述,2021年度AI技术总结显示出了人工智能技术的全面升级。从图像识别到自然语言处理,AI技术在各个领域都取得了显著的进展。随着技术的不断发展,我们相信AI技术会在未的发展中发挥越越重要的作用。 |