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        引領(lǐng)共享時(shí)代駕馭數(shù)據(jù)浪潮 2016全球大數(shù)據(jù)峰會(huì)在京盛大開(kāi)幕

        2016-01-21 10:14:03

        聯(lián)想集團(tuán)副總裁田日輝:基于大數(shù)據(jù),給予用戶完美體驗(yàn)

        引領(lǐng)共享時(shí)代駕馭數(shù)據(jù)浪潮 2016全球大數(shù)據(jù)峰會(huì)在京盛大開(kāi)幕

        聯(lián)想集團(tuán)副總裁田日輝發(fā)表了名為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)五大智能連接,構(gòu)建設(shè)備+云服務(wù)完美體驗(yàn)”的主題演講。他指出,物聯(lián)推動(dòng)了整個(gè)社會(huì)的發(fā)展,對(duì)于這樣一個(gè)新的時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了驅(qū)動(dòng)力。聯(lián)想會(huì)從設(shè)備,軟件,云服務(wù)的角度,形成三維一體,最大程度優(yōu)化用戶企業(yè)。聯(lián)想通過(guò)合理管理用戶數(shù)據(jù),讓用戶擁有更好的用戶體驗(yàn),構(gòu)建更好的用戶數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。

        在很多情況下,設(shè)備的快速連接是非常重要的,聯(lián)想也在逐漸構(gòu)建設(shè)備管理的服務(wù)方案。大數(shù)據(jù)為其提供了很多數(shù)據(jù)支撐,并不斷促進(jìn)業(yè)務(wù)的發(fā)展。

        通過(guò)端到端的閉環(huán),聯(lián)想能夠精準(zhǔn)的識(shí)別用戶所遇到的問(wèn)題,由此來(lái)優(yōu)化設(shè)備的部分性能。在聯(lián)想的內(nèi)部管理方面,大數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)公司的運(yùn)營(yíng)效率也有著非常大的幫助,通過(guò)大數(shù)據(jù)可以讓我們清楚的知道用戶使用設(shè)備的情況,包括活動(dòng)效果的評(píng)估等。

        聯(lián)想的大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)了全球的用戶,在大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方面極為重視,總數(shù)據(jù)量已達(dá)到9PB。聯(lián)想也會(huì)和開(kāi)發(fā)者一起,共同促進(jìn)行業(yè)的進(jìn)步。

        地平線機(jī)器人科技創(chuàng)始人兼CEO余凱:降低失誤深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)達(dá)成巧妙融合

        引領(lǐng)共享時(shí)代駕馭數(shù)據(jù)浪潮 2016全球大數(shù)據(jù)峰會(huì)在京盛大開(kāi)幕

        地平線機(jī)器人科技創(chuàng)始人兼CEO,前百度IDL常務(wù)副院長(zhǎng),前百度研究院副院長(zhǎng)余凱就大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)這一話題和參會(huì)人士分享了經(jīng)驗(yàn):在今天,即便是非常復(fù)雜的模型都能夠被分析出來(lái),通過(guò)大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù),能夠讓我們理解用戶的需求,在過(guò)去的60年時(shí)間里,人工智能第一次被提出,計(jì)算和大數(shù)據(jù)這兩個(gè)關(guān)鍵的支撐,在過(guò)去的20年中不斷推進(jìn)著行業(yè)的發(fā)展。

        不同的人工智能的問(wèn)題都能夠通過(guò)一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的XY的框架去進(jìn)行描述,從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型并應(yīng)。例如,給你六個(gè)樣本,我們需要把背后的規(guī)律找出來(lái),所有的規(guī)律都能夠解釋樣本,這就是學(xué)習(xí)空間的復(fù)雜度。從思維方法論的角度來(lái)講,深度學(xué)習(xí)是最適合大數(shù)據(jù)的方式,深度學(xué)習(xí)能夠促進(jìn)效果不斷提升。

        端到端的學(xué)習(xí),有一個(gè)序列的步驟,深度學(xué)習(xí)能夠把這所有的步驟歸結(jié)成一個(gè)優(yōu)化的目標(biāo),這也是端到端的學(xué)習(xí)受到重視的原因。由于深度學(xué)習(xí)在過(guò)去五年內(nèi)錯(cuò)誤的不斷降低,錯(cuò)誤率僅在5%以內(nèi),他們被運(yùn)用到了很多方面,如自動(dòng)駕駛,人臉識(shí)別,語(yǔ)音識(shí)別等。很多的智能硬件都需要在本地做,只有這樣才能保證反應(yīng)速度的及時(shí),避免出現(xiàn)因時(shí)間不及時(shí)而產(chǎn)生失誤。人的大腦是專用的處理器,信號(hào)傳遞的速度非常之快,所以機(jī)器人需要做專門的設(shè)計(jì)。

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