知识计算、强化学习,来HDC.Cloud开发者沙龙get最热AI动态
随着AI技术的发展和普及,当今社会已经进入了智能化时代 。 与以往不同的是,在这一波浪潮中,企业不仅是向数字化转型,更是向知识化转型 。
智能化程度可从低到高分为计算智能、感知智能、认知智能 。 数字化转型是指从人工到机器,从定性到定量的转变,解决数据集成、存储和计算等问题,停留在计算智能的层面上,智能化程度低,无法有效支撑企业内部业务 。
为了有效利用企业已有数据,更好支撑企业内部业务,进一步提升企业效率,在数字化转型的基础上,知识化转型实现数据的结构化和知识化,从效率提升、知识传承、管理优化等角度提升企业智能化能力 。
知识计算、强化学习,来HDC.Cloud开发者沙龙get最热AI动态。 在知识化转型的过程中,存在数据整理、数据存储等多方面的挑战,需要投入大量的人力和物力:
首先,企业数据中存在大量非结构化形式数据,如何将非结构化数据进行结构化、知识化是业界普遍存在困难与挑战 。
其次,通过结构化后的数据,普遍量级非常大,如何高效存储和查询也是亟需解决的问题 。
知识计算、强化学习,来HDC.Cloud开发者沙龙get最热AI动态。 最后,企业数据普遍是动态变化的,如何自动完成动态数据的结构化、知识化,完成知识的增量持续更新,也是知识化转型的难点之一 。
当前业界提供的知识化解决方案普遍基于人工构建知识图谱来完成企业的知识化转型,其主要存在的问题包括:人力成本高,领域迁移困难,不能动态更新 。 另外,考虑到知识图谱服务对查询性能具有较高的要求,业界普遍采用第三方或开源图数据库完成知识图谱的存储和查询,这里也会存在一些问题例如:无法完成端到端优化,存取查询效率低,资源开销大等 。
针对企业知识化转型的痛点和当前业界已有解决方案的不足,2019年,华为云推出了知识计算服务,助力政企客户破解大型企业和政府机构的智能化知识挖掘和管理难题,实现知识化转型 。
3月13日下午14:00-17:20举行的华为开发者大会2020(Cloud)第三期华为DevRun Live开发者沙龙中,华为云自然语言处理技术专家郑毅将分享《企业级知识计算平台的技术解读和案例实践》,带你了解华为云知识计算平台及相关技术、知识图谱构建流程及方法和体会知识计算行业案例 。
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前不久,华为诺亚方舟实验室被人工智能顶级会议ICLR 2020接收了一篇关于“强化学习”内容的满分论文 。
强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。
如今,强化学习被认为是实现通用人工智能的重要技术途径,近几年引起学术界和工业界的极大关注和投入 。
在第三期的华为DevRun Live开发者沙龙中,华为诺亚方舟实验室决策推理实验室主任郝建业将分享《强化学习的落地实践》,围绕强化学习的发展历史,介绍强化学习背景,强化学习的最新研究进展,以及强化学习在业界的落地实践,并介绍该领域面临的挑战性问题和未来发展方向 。
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