人工智能的技能方向一共有三种

企服解答

目前人工智能的技能方向有：1、打算机视觉——打算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力；2、语音识别——语音识别是指识别语音(说出的措辞)并将其转换成对应文本的技能；3、机器学习——机器学习（ML)是打算机系统为了有效地实行特界说务，不该用明确的指令，而依赖模式和推理利用的算法和统计模型的科学研究。

1、打算机视觉

打算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。
这一技能种别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。
物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

打算机视觉现已有很多运用，这表明了这类技能的造诣，也让我们将其归入到运用阶段。
随着深度学习的发展，机器乃至能在特定的案例中实现超越人类的表现。
但是，这项技能离社会影响阶段还有一定间隔，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有干系方面)。

2、语音识别

语音识别是指识别语音(说出的措辞)并将其转换成对应文本的技能。
相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

语音识别已经处于运用阶段很永劫光了。
最近几年，随着大数据和深度学习技能的发展，语音识别进展颇丰，现在已经非常靠近社会影响阶段了。

语音识别领域仍旧面临着声纹识别和「鸡尾酒会效应」等一些分外情形的难题。
当代语音识别系统严重依赖于云，在离线时可能就无法取得空想的事情效果。

3、机器学习

机器学习（ML)是打算机系统为了有效地实行特界说务，不该用明确的指令，而依赖模式和推理利用的算法和统计模型的科学研究。
它被视为人工智能的一个子集。
机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“演习数据”，以便在没有明确编程来实行任务的情形下进行预测或决策。

机器学习算法用于各种运用，例如电子邮件过滤和打算机视觉，在这些运用中，开拓用于实行任务的特定指令的算法是不可行的。
机器学习与打算统计学密切干系，打算统计学侧重于利用打算机进行预测。
算法优化的研究为机器学习领域供应了方法、理论和运用领域。
数据挖掘是机器学习中的一个研究领域，侧重于探索性数据剖析到无监督学习。
在跨业务问题的运用中，机器学习也被称为预测剖析。

干系信息

36氪2019年8月22日讯，语音识别自半个世纪前出身以来，一贯处于不温不火的状态，直到 2009 年深度学习技能的长足发展才使得语音识别的精度大大提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的运用，但也在大多数场景中供应了一种便利高效的沟通办法。
本篇文章将从技能和家当两个角度来回顾一下语音识别发展的进程和现状，并剖析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技能职员理解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。

36氪2018年10月29日讯，2018年10月，云从科技发布全新Pyramidal-FSMN语音识别模型，错词率（Worderrorrate，WER）降落至2.97%，较之前提升了25%，将环球语音识别准确率记录提高至97.03%，超过受过严格演习的专业人类速记员。

36氪2021年9月3日讯，人类生产力发展已经进入算力期间，打算能力成为这个期间最强大的新型生产力。
在语音识别行业，随着AI技能的不断渗透，技能代价中央也逐渐由软件算法层向核心算力转移。
近年来许多人工智能企业也逐渐意识到在数据、算法层的领先无法完备覆盖家当竞争的现实须要，算力大战随之拉开帷幕。
某人工智能企业致力于人工智能语音大数据剖析，自主研发了声纹识别、语音识别等全栈智能语音技能，为公安、金融、政府、互联网及 IoT 等行业供应“以用户为中央”的语音智能化办理方案。

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