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深度学习有哪些要素？算法在哪些行业已经实现了颠覆？且看中欧微论坛 | 数据猿·超声波活动中商汤科技联合创始人徐冰怎么答。 作者 | 徐冰 深度学习是如何做到的？算法在超过人类后，现在到底在哪些行业进行应用了？服务了哪些业务，比如安防监控、互联网金融、机器人等，它们是否已经在用，哪些地方用了之后能带来效益上的增长？人工智能浪潮中，怎样的商业模式更有机会脱颖而出？且看商汤科技联合创始人徐冰在由数据猿、中欧商学院、腾讯直播共同举办的《中欧微论坛|数据猿·超声波》活动如何回答。 （视频长度24分钟，建议您在wifi环境下观看） 主 要 内 容 深度学习的三大核心要素： 大数据，中国在数据上有比较大的优势，14亿人口每个人都是数据的生产源。我们在获取数据时，是用算法升级去做交换的。而标注数据需要非常多的人力，所需成本远远高于采集数据。但这些又是必须的，因为不做这些机器就没法学习。 高性能计算，在超算能力上，也是要有实实在在的投入，现在做大规模深度学习算法研究，必须有GPU超算，如果你的数据量特别大，用一台服务器，或者普通的CPU为主的集群，根本没有办法适配大规模的训练。 深度学习算法：算法目前依然处在高速发展期，这样快速的算法提升，以前在学术界是不可能发生的，在2011年之前，各种AI算法精度，一年提升一到两个点已经很了不起了，那时候大家都看不到人工智能会在什么时候成熟。但像现在的一些算法，一年之内可以提升5到10个点这样的速度，相当于之前10年的积累。对于现在做深度学习的企业来讲，一个核心的竞争力并不是说在当前的时间点上算法领先，而是如何保持持续的算法领先。 算法超过人类之后，目前已在哪些行业实现了颠覆： 安防/智慧城市：举一个例子，现在的一些产品可以在100米之外对人的识别，对车的识别，以及对整个广场的识别进行高效监控，当出现特殊情况时，比如有一波人在聚集，监控会把每一个人抓下来之后跟黑名单做一个比对，并且全部是自动化完成。 互联网身份认证：金融领域也有一个非常价值的提升效率的点，就是身份认证环节。在去年一共有接近4亿人使用人脸识别、文字识别技术进行了实名认证，互联网金融公司以借贷宝为代表，用户量一年实现了一亿的增长。 另外一类通信，移动运营商去年有一个国家要求的指标，必须要完成未实名制的手机卡。去年中国移动用我们的算法做了3亿人卡的认证。这项技术已经被规模的用起来了。 智慧商业：现在讲消费升级，如何获取线下的消费信息？比如什么样的人对什么产品感兴趣？这个我很难知道。而现在基于视觉职别，我可以知道什么类别的人，分别在什么区域停留多长时间？什么店铺去了多少次？这些数据可以收集上来在线上做一些分析。 移动智能、增强现实：一些AI算法也带来了用户体验上的改善和交互模式上的提升，比如在拍照的时候，把模糊的照片进行一个处理，暗色的照片进行提亮，这些实际上都是背后基于深度学习技术，去学习如何把这些有问题的照片恢复回来。 查看完整版【内容+PPT】请点击这里： 商汤科技联合创始人徐冰：人工智能的特殊商业模式探索（内附PPT）
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