ai時間預測演算法

Ⅰ AI基礎知識 | AI常用演算法有哪些分別有哪些適用場景

在深入理解演算法之前，我們先來區分在各個場合經常被提起但卻容易混淆的兩個概念——模型和演算法。

演算法是指一系列解決問題的清晰指令，它代表著用系統的方法解決問題的策略機制。模型是一種相對抽象的概念，在機器學習領域特指通過各種演算法對數據訓練後得到的中間件，當有新的數據後會有相應的結果輸出，這個中間件就是模型。 模型會因演算法和訓練數據的不同而產生變化。

1、演算法的分類

按照不同角度有多種分類方式，如下圖所示：

下面就列舉一些常見的演算法類型及其包含的演算法

Ⅱ 【硬核技術文】研發績效，AI演算法的完美舞台

作者 | 胡豫隴

清華大學博士後

方雲智能團隊核心成員，AI演算法應用專家

方雲創始團隊具有深厚技術研發和企業管理經驗，依託長期行業積累和對數字化產業的深刻理解，以數字化方式評價研發團隊，驅動企業精確度量研發組織及個人的工作效能，合理調配研發資源。幫助技術決策者精確測評研發組織績效（便於向上匯報、平級溝通）和個人績效（便於向下管理）。回顧2020年度，我們在數據分析方面，基於實際用戶數據做了大量嘗試，取得了顯著成效，並將研究成果轉化為實際應用，深度提升了產品能力。

（一）演算法研究過程

演算法研究的基礎是數據，無論是基於數學和經驗知識的建模分析，還是基於統計學和機器學習的數據分析，都需要依託數據來開展。

演算法研究的第一步 ，我們建 立了自主的數據指標體系，並在這個指標體系基礎上，開展後續的研究。 指標體系由三級指標組成，一級為最基礎元數據，二級指標由一級指標計算得到、三級指標由二級指標和一級指標計算得到。一般來說，高級指標具有更高的信息密度，在進行信息表徵時，也能夠實現更加深度的信息傳達效果。但另一方面，數據分析時並不是選擇的高級指標越多，越有效果。而是要根據具體場景和演算法要求，選擇必要的各級指標，才能達到所需的分析效果。例如在kmeans演算法中，低級別指標反而具有更好的分類效果，而在SVM演算法中，則需要高級別指標。

研究的第二步，Kmeans。 我們鑒於元數據收集較為完整，同時數據量不是很大的情況，結合sklearn的演算法選擇引導圖，選擇了Kmeans演算法對員工的行為數據進行無監督學習聚類。

在選擇了若干基礎指標數據的同時，我們引入RFM思想，將員工在指定周期內的工作新鮮度（R）、工作頻次（F）和工作量（M）也作為聚類指標，一並用於演算法聚類，取得了十分明顯的分類效果。這里的核心在於我們不僅通過基礎指標評價了員工的工作結果數據，還通過RFM方法評價了員工的工作過程數據。將這兩類數據相結合做出的聚類，能夠很好的對員工進行分類表徵。分類結果的解讀可以直接根據指標的含義進行解釋。

研究第三步，SVM。 在聚類取得了較好的效果的基礎上，我們認為數據質量是可靠的，這相當於我們有了很好的客觀數據集，在此基礎上，我們提出由企業管理者對員工的表現進行打分，形成Label，這樣我們就得到了監督學習的訓練集，從而可以對員工行為進行監督學習下的預測。這項工作我們進行了多種嘗試，並最終通過特徵工程，選取了最為有效的15個指標，來作為員工行為的表徵指標。

這里我們回顧一下研究的歷程，以作為以後研究的經驗參考。SVM最初分析時，我們選擇了多於60個指標進行監督學習，但是學習效果並不好，類別間的區分度很低，這主要是由於過多的指標導致SVM演算法無法清楚地尋找到類別間的界線。所以我們通過一些特徵工程的方法，來進行降維。首先通過pearson相關度分析，我們將大量的指標根據關聯度，分為了24類，每一類中的指標都具有高度的相關性。因此可以在每一類指標中選出一個最具代表性的指標。這個選取過程由我們研究團隊根據實際情況，選擇了最具代表性的24個指標。其次，24個指標做SVM依然過多，我們用RFE演算法來判斷哪些指標對學習准確率影響最大，從而來選出最有效的那些指標。RFE過程中，我們使用Lasso、Ridge、Logistic、RFClassifier、linerSVM這5種演算法來作為篩選器，分別得到每一種演算法下最有效的特徵，進而，我們選取那些被更多演算法視為「有效」的特徵，例如任務平均完成時長，在5種篩選器種都被認為有效，那麼這個特徵對於我們做監督學習，就是一個很好的特徵。

此外，特徵篩選還應考慮一個問題，那就是篩選器和分類器是否要具有相同的演算法範式。例如，如果分類准備用SVM，那麼篩選器就業要選SVM類的。這樣才能保證篩選出來的特徵，在對應的分類演算法下是最為有效的。

研究第四步，數據分布擬合。 雖然在前三步研究中我們取得了一定的成效，但通過仔細檢驗已有的數據我們發現數據仍然存在兩方面問題，一是一些數據還是會存在漏填、錯填的問題，這屬於數據錯誤問題。二是在填報比較完整的數據中，存在一些極值數據，這些數據並不一定是錯誤數據，也有可能是個別員工行為表現異常導致。無論是哪種情況導致的數據異常（前提是已經預處理過缺失值），我們都可以通過擬合數據的分布，來判斷數據的分布情況，並尋找那些離群點。

在數據分布擬合研究中，我們通過對多種分布函數的嘗試，最終提出可通過正態分布、F分布、卡方分布、Gamma分布這四種常見的分布函數來擬合員工行為數據。以正態分布為例，如果我們擬合某個指標符合正態分布，那麼我們可以認為左右兩側5%區間以內的數據是常規行為，而兩側5%以外的數據是異常行為。並且通過進一步分析我們發現，一側5%到千分之一之間的數據，有時也屬於合理行為，而一側千分之一以外的數據，才最有可能稱為異常行為。通過這樣的分析，我們就可以通過數據分布擬合的方式，來發現員工的異常行為數據，並提出對應的管理策略。

此外，我們還曾提出在擬合時，要擬合顯著才能認為數據符合某一分布。但如果這樣判斷，我們發現有的數據並不滿足顯著的要求，但是數據確本身具有很強的實用信息，因此我們提出，不必以顯著為分析前提。而這其實也表明，數字化時代，要以更加符合實際的分析手段來分析數據，指導業務。而不用拘泥於過於學術或刻板的分析標准。

總結而言，在這四條主線研究思路下，我們對合作客戶的員工行為數據開展了特徵工程、非監督學習、監督學習、數據分布擬合等一系列標準的演算法研究。進而，結合實際應用場景，將研究結果轉化為了具體應用。接下來總結一下所形成的具體應用。

（二）產品轉化結果

研究成果向產品轉化，是一個不斷積累，由量變引起質變的過程。在最初的研究中，我們會在多個點上開展研究，但最終哪些研究成果能轉變為實際應用，是不確定的。而隨著研究的增多，能夠轉變為實際產品功能的成果就會顯現，這體現在三個層次。第一層次，一些好的研究點，一些對特定場景的解決方案，能夠轉變為實際產品功能。第二層次，單個功能點看似沒有太大價值，但是當出現某個典型功能點後，我們會意識到，其他看似無用的功能點，卻是對這個典型功能點的有效補充。第三層次，多個研究會呈現出一些共性，這些共性能夠轉化為產品思路和產品模式，這是要比單點產品功能更具價值的地方。這樣的由研究向產品轉化的思路，紮根實踐，又提煉總結，是具有很好的參考意義的。

我們在多個研究點探索後，不斷思考如何將研究點轉化為實用的功能，這既要結合客戶需求，也要結合我們自己對用戶痛點、產品功能的設計。2020年度的研究，我們始終在做的主線是員工行為畫像，無論是監督學習還是非監督學習，都是為了選定一套合適的指標和權重，來達成對員工的排名。在這個思路下，我們整合多種排名演算法，最終提出：由用戶自主選擇排名模式。在不同的排名模式下，我們為用戶提供不同的演算法或排名方式，這就相當於我們以後端智能化的方式，滿足了用戶在前端多樣化的需求。而這也正是數字化時代，產品以智能化方式，為用戶提供個性化功能的體現。具體而言，我們為用戶提供四種可選模式，來實現對員工排名。

模式一、行業最佳實踐 ，以成熟用戶已有案例，制定一套指標和相應權重。用戶選取想要的案例類別，我們根據其實際數據，計算相應排名結果。這里打分模式有兩種，一是產品自定義給出，二是根據已有打分排名，用Kmeans確認不同類別優秀度，回歸樹反推指標權重。

模式二：AI聚類演算法 ，系統對員工進行自然狀態進行三次或多次kmeans聚類，每次調整指標種類和權重，然後由客戶選擇一種符合預期的聚類結果，那麼客戶的選擇就對應了指標種類和權重。

模式三：AI監督學習 ，對員工進行kmeans聚類，得到n個類別，客戶對n類按優秀度進行排序打分，接下來，系統依據打分情況，通過RFE演算法（Estimator選用決策樹回歸或決策樹分類），判斷不同指標重要度。

模式四：AI輔助定製（純手動） ，由用戶指定n個指標，並為n個指標確定權重，系統對員工進行排名，可選擇演算法有：加權求和、RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor。備注，後兩種具體實現方式是，根據加權求和打分得到y，x就是輸入的加權指標。然後訓練得到模型。

方雲智能多種AI績效評價方法均已通過實踐驗證，並實現產品化。

（三）   演算法准確率分析

數據分析時結果一般需要有一定的准確度，才可以說演算法對問題實現了一定解決。在數字化轉型的過程中，我們不必以絕對的預測准確率來判斷演算法好壞。這是由於我們在評價員工行為時，訓練集標注或者人的認知，都是極具主觀性的，而且這種主觀性又是會動態變化的，所以演算法能夠捕捉到的，有時候也許是客觀規律，但有時候也許就只是管理者的一時情緒。我們評價演算法的好壞，應該從實踐出發，對於符合認知、規律的演算法是好演算法，但是能解釋或捕捉短期用戶態度的演算法，也是可靠的。具體而言，我們針對已有的研究，給出下述准確率總結。

一、Kmeans是非監督學習，無准確率，但可以闡述我們對老黃牛和南郭先生的發現，是符合管理常識的。

SVM預測，我們首先得到了一個關鍵結論，管理嚴格程度高、中、低，對應員工表現中、高、低。這一結論的得出是符合常識規律的，那麼我們也可以反推認為演算法是有效的。

二、根據對過去員工數據+label進行SVM訓練，我們預測未來的准確率最初僅為60%，但經過樣本篩選，參數調優後，准確率可達到93%。

三、數據合理性分析中，我們通過以不同的分布擬合員工行為數據，選出95%區間內的員工，再進一步選出95%到0.001之間的員工，准確選出數據出現問題的員工。具體實踐結果表明，我們確實捕捉到了行為極值點，也捕捉到了5%以外但行為合理的點。

（四）研究總結和下一步計劃

演算法研究、數據分析的目的，最終還是為了找到新的用戶需求，開發新的產品功能。第二部分中我們總結了由研究向產品實際功能轉化的思路。一是好的研究點直接轉變為實際產品功能。二是一些低價值的功能點支撐典型功能點後。三是研究體現出的共性思路，轉化為產品思路和產品模式。

接下來我們的研究也致力於從這三個方面來探索更多的產品功能和產品模式。目前提的主思路有：

一是將項目管理的知識和流程植入產品，幫助企業管理者簡單、高效的完成項目管理。這其中將人員動態分配到不同的任務中，就會是十分典型的一個功能。在此基礎上，員工行為的分析和排名就會成為很好的輔助功能，我們可以依據員工行為特點，將他們分配到不同情況的任務中。

二是深化單點功能。我們在SVM訓練模型時發現，每個月的模型放到下個月或者其他月份來預測，准確率不穩定。其中很可能的原因是每個月的評價標准有所波動。那我們就可以在長期數據上，對每個月都進行模型訓練，得到多個模型。在此基礎上，將未來一個月的數據放在過去多個月的模型上預測，這樣就會出現一個月的數據在多個月模型下評價各不相同的情況，這就能反應出每個月評價標準的波動情況。

三是產品模式的升級。我們可以採用輕量化前端，收集一些簡單必要的數據後，將復雜的分析都放在後端來實現。功能上的呈現就是，用戶在前端進行一些個性化的數據和模式選擇，系統能夠在後端為用戶進行多樣化的分析，呈現給用戶智能化的操作界面（如智能化流程、模板化流程）、分析結果（排名、雷達圖、行為空間映射等），甚至是客制化流程、數據，演算法，系統提供分析結果。

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Ⅲ 各類場景應用中涉及的AI演算法匯總

整理了各類場景應用中AI演算法

一、圖像CV

內容安全，目標檢測，圖像識別，智能視覺生產，圖像搜索，圖像分割，物體檢測，圖像分類，圖像標簽，名人識別，概念識別，場景識別，物體識別，場景分析，智能相冊，內容推薦，圖庫管理，網紅人物識別，明星人物識別，圖像搜索，商品圖片搜索，版權圖片搜索，通用圖片搜索，車牌識別，垃圾分類，車輛檢測，菜品識別，車型識別，犬類識別，實例分割，風格遷移，智能填充，智能識圖，拍照搜商品，精準廣告投放，電商導購，圖像分析，圖像理解，圖像處理，圖像質量評估，場景識別，物體識別，場所識別，圖像自訓練平台，圖像分類，目標檢測，圖像分割，關鍵點檢測，圖像生成，場景文字識別，度量學習，圖像識別，圖像比對，圖像分類使用手冊，圖像分類API文檔目標檢測使用手冊，目標檢測API文檔Logo檢測使用手冊，Logo檢測API文檔，通用圖片搜索，車牌識別，垃圾分類，車輛檢測，車型識別，犬類識別，實例分割，風格遷移，智能填充，車牌識別，相冊聚類，場景與物體識別，無限天空，圖像識別引擎，黃色圖片識別，暴力圖像識別，工業輪胎智能檢測，肋骨骨折識別，顯微識別，圖像處理，廣告識別，人臉演算法，人體演算法，圖像識別，圖像增強，OCR，圖像處理，ZoomAI，智能貼圖，智能製作，質量評價，圖像識別，智能鑒黃，圖像識別，實時手寫識別，唇語識別，通用文字識別，手寫文字識別，圖像技術，圖像識別，圖像審核，圖像搜索，圖像增強，圖像特效，車輛分析，圖像生成，繪畫機器人獨家，動漫化身獨家，像素風獨家，超清人像獨家，圖像融合，換臉技術，神奇變臉，圖像風格化，證件照生成，線稿圖像識別，寶寶檢測，圖像分類，圉像深度估計，天空分割，食物分割，貓狗臉技術，食物識別獨家，圖像美學評分，車輛分析，車型識別，車型識別（含指導價），車型識別（含配置參數），車標識別，人臉識別（活體），車牌識別，表情識別，安全帽識別，計算機影像，計算機視覺，聚焦光學字元識別、人臉識別、質檢、感知、理解、交互，圖像視頻分析，Logo檢測，內容審核，智能批改，筆記評估，思維導圖評估，物體檢測，物體識別。

二、人臉、體態、眼瞳、聲音、指紋

人臉分割人臉識別，無，人體分析HAS，識別人的年齡，性別，穿著信息，客流統計分析，智能客服，熱點區域分析，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，換臉甄別，人臉支付，人臉核身，人像變換，人臉試妝，人臉融合，人體分析，手勢識別，人臉驗證與檢索，人臉比對，人臉比對sensetime，人臉水印照比對，靜默活體檢測，靜默活體檢測sensetime，人臉檢測和屬性分析，人臉特徵分析tuputech，配合式活體檢測，人臉安防，計算機視覺，智能應用服務，人臉查詢人臉分析人臉統計名單庫管理人臉布控，人臉應用，人體應用，人體查詢，車輛查詢車輛分析車輛統計車輛布控車輛名單庫管理，車輛應用，人臉圖像識別人體圖像識別車輛圖像識別，圖像識別，圖像比對，人臉比對，人體檢測，人臉口罩識別，人臉對比，人臉搜索，人臉檢測與屬性分析，人臉活體檢測，人體關鍵點檢測，行人重識別，細粒度人像分割，人像分割，人臉解析，3D人體姿態估計，人臉融合，人臉識別，人臉檢測，人臉比對，人臉搜索，人臉關鍵點，稠密關鍵點，人臉屬性，情緒識別，顏值評分，視線估計，皮膚分析，3D人臉重建，面部特徵分析人體識別，人體檢測，人體關鍵點，人體摳像，人體屬性，手勢識別人像處理，美顏美型，人臉融合，濾鏡，聲紋識別支付，語音合成，語音合成，聲紋識別，語音喚醒，人臉識別引擎，攝像頭人臉識別，圖片人臉檢測，身份識別，人臉識別，人臉屬性，人體識別，聲紋識別，衣服檢索及聚類，語音分析，聲紋識別，說話人歸檔，人臉和人體識別，人臉檢測，手勢識別，人臉與人體識別，人臉識別雲服務，人臉識別私有化，人臉離線識別SDK，人臉實名認證，人像特效，人體分析，人臉技不，皮膚分析獨家，頭部分割，宏觀人臉分析，人臉關鍵點檢測，微觀人臉分析獨家，頭發分析獨家，五官分割，頭發分割人體技術，人體外輪廓點檢測獨家，精細化人像摳圖，人體框檢測，肢體關鍵點檢測，人像分割，服飾識別，手勢識別，皮膚分割，人臉，說話人識別，人臉檢測識別，人臉1：1比對，人臉檢測，AI人臉/人形車輛，大數據人像圖片防偽，QoS保障，CDN，表情識別，舉手動作識別，人臉檢測，網路切片，邊緣計算，人臉分析，人臉檢測，人臉搜索，人體分析，手勢識別，著裝檢測，人臉識別，行為檢測，人臉識別，人形檢測，行為分析，人臉檢測，人臉跟蹤，人臉比對，人臉查找，人臉屬性分析，活體檢測，聲音指紋，聲紋識別。

三、視頻

視頻分割、視頻處理、視頻理解、智能視覺、多媒體，視頻內容分析，人體動作監控，視頻分類，智能交通，人/動物軌跡分析，目標計數，目標跟蹤，視頻編輯-，精彩片段提取，新聞視頻拆分，視頻摘要，視頻封面，視頻拆條，視頻標簽-，視頻推薦，視頻搜索，視頻指紋-，數字版權管理，廣告識別，視頻快速審核，視頻版權，視頻查重，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，無，無，視頻，視頻換臉，車輛解析， 體育 視頻摘要，視頻內容分析，顏色識別，貨架商品檢測， 時尚 搭配，危險動作識別，菜品識別，視頻識別引擎，結腸息肉檢測，胃鏡評估系統，視頻標簽，場景識別，客流分析，手勢識別，視頻技術，短視頻標簽，視覺看點識別，動態封面圖自動生成，智能剪輯，新聞拆條，智能插幀，視頻技術，多模態媒資檢索公測中，媒體內容分析，媒體內容審核，視頻生成，視頻動作識別，

四、ocr文字識別

手寫識別，票據識別，通用文檔，通用卡證，保險智能理賠，財稅報銷電子化，證照電子化審批，票據類文字識別，行業類文字識別，證件類文字識別，通用類文字識別，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，增值稅發票核驗，營業執照核驗，智能掃碼，行業文檔識別， 汽車 相關識別，票據單據識別，卡證文字識別，通用文字識別，手寫文字識別，印刷文字識別，銀行卡識別，名片識別，身份證識別intsig，營業執照識別intsig，增值稅發票識別intsig，拍照速算識別，公式識別，指尖文字識別，駕駛證識別JD，行駛證識別JD，車牌識別JD，身份證識別，增值稅發票識別，營業執照識別，火車票識別，計程車發票識別，印刷文字識別（多語種），印刷文字識別（多語種）intsig內容審核，色情內容過濾，政治人物檢查，暴恐敏感信息過濾，廣告過濾，OCR自定義模板使用手冊，OCR自定義模板API文檔，通用文字識別，駕駛證識別，身份證識別，增值稅發票識別，行駛證識別，營業執照識別，銀行卡識別，身份證識別，駕駛證識別，行駛證識別，銀行卡識別，通用文字識別，自定義模板文字識別，文字識別引擎，身份證識別，圖片文字識別，通用文字識別，身份證識別，名片識別，光學字元識別服務，通用文字識別，手寫體文字識別，表格識別，整題識別（含公式），購物小票識別，身份證識別，名片識別，自定義模板文字識別，文字識別，通用文字識別，銀行卡識別，身份證識別，字幕識別，網路圖片識別， 游戲 直播關鍵字識別，新聞標題識別，OCR文字識別，通用場景文字識別，卡證文字識別，財務票據文字識別，醫療票據文字識別， 汽車 場景文字識別，教育場景文字識別，其他場景文字識別，iOCR自定義模板文字識別，通用類OCR，通用文本識別(中英)通用文本識別(多語言)通用表格識別，證照類OCR，身份證社保卡戶口本護照名片銀行卡結婚證離婚證房產證不動產證，車輛相關OCR，行駛證駕駛證車輛合格證車輛登記證，公司商鋪類OCR，商戶小票稅務登記證開戶許可證營業執照組織機構代碼證，票據類OCR，增值稅發票增值稅卷票火車票飛機行程單計程車發票購車發票智能技術，票據機器人證照機器人文本配置機器人表格配置機器人框選配置機器人，文字識別，行駛證識別，駕駛證識別，表單識別器，通用文本，財務票據識別，機構文檔識別，個人證件識別，車輛相關識別，通用表格，印章識別，財報識別，合同比對，識別文字識別，簽名比對，OCR識別，教育OCR，印刷識別，手寫識別，表格識別，公式識別，試卷拆錄

五、自然語言NPL

文本相似度，文本摘要，文本糾錯，中心詞提取，文本信息抽取，智能文本分類，命名實體，詞性標注，多語言分詞，NLP基礎服務，地址標准化，商品評價解析智能簡訊解析，機器閱讀理解，金融研報信息識別，法律案件抽取，行業問答推理，行業知識圖譜構建，文本實體關系抽取，搜索推薦，知識問答，短文本相似度，文本實體抽取， 情感 傾向分析，興趣畫像匹配，文本分類-多標簽，文本分類-單標簽，定製自然語言處理，語言生成，語言理解，自然語言處理基礎，文本摘要，數據轉文字，文本生成，智能問答系統，內容推薦，評價分析，文本分類，對話理解，意圖理解， 情感 分析，觀點抽取，中文分詞，短文本相似度，關鍵詞提取，詞向量，命名實體，識別依存，句法分析， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取，詞法分析， 情感 分析，關鍵詞提取，用戶評論分析，資訊熱點挖掘，AIUI人機交互，文本糾錯，詞法分析，依存句法分析，語義角色標注，語義依存分析（依存樹），語義依存分析（依存圖）， 情感 分析，關鍵詞提取，NLP能力生產平台，NLP基礎技術，中文詞法分析-LAC，詞向量—Word2vec，語言模型—Language_model，NLP核心技術， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，信息檢索、新聞推薦、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然語言推理、詞法分析、閱讀理解、智能問答，機器問答、自然語言推斷、 情感 分析和文檔排序，NLP系統應用，問答系統對話系統智能客服，用戶消費習慣理解熱點話題分析輿情監控，自然語言處理，文本分類使用手冊，文本分類API文檔， 情感 分析，評論觀點抽取，短文本相似度，機器翻譯，詞法分析，詞義相似度，詞向量，句法分析，文本分類，短語挖掘，閑聊，文本流暢度，同義詞，聚類，語言模型填空，新聞熱詞生成，機器閱讀理解，商品信息抽取智能創作，智能寫作，搭配短文，種草標題，賣點標題，社交電商營銷文案，自然語言處理能力，基礎文本分析，分詞、詞性分析技術，詞向量表示，依存句法分析，DNN語言模型，語義解析技術，意圖成分識別， 情感 分析，對話情緒識別，文本相似度檢測，文本解析和抽取技術，智能信息抽取，閱讀理解，智能標簽，NLG，自動摘要，自動寫文章，語言處理基礎技術，文本審核， 情感 分析，機器翻譯，智能聊天，自然語言，基於標題的視頻標簽，台詞看點識別，意圖識別，詞法分析，相關詞，輿情分析，流量預測，標簽技術，自然語言處理，語義對話，自然語言處理，車型信息提取，關鍵詞提取，語義理解，語義相似度，意圖解析，中文詞向量，表示依存，句法分析，上下文理解，詞法分析，意圖分析，情緒計算，視覺 情感 ，語音 情感 ， 情感 分析，沉浸式閱讀器，語言理解，文本分析，自然語言處理，在線語音識別，自然語言理解火速上線中， 情感 判別，語義角色標注，依存句法分析，詞性標注，實體識別，中文分詞，分詞，

6、知識圖譜

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7、對話問答機器人

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8、翻譯

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9、聲音

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十、數據挖掘AI硬體

演算法類型：包括二分類、多分類和回歸，精準營銷，表格數據預測，銷量預測，交通流量預測，時序預測，大數據，無，機器學習使用手冊，機器學習API文檔，大數據處理，大數據傳輸，數據工廠，大數據分析，數據倉庫，數據採集與標注，數據採集服務，數據標注服務，AI開發平台，全功能AI開發平台BML，零門檻AI開發平台EasyDL，AI硬體與平台，GPU雲伺服器，機器人平台，度目視頻分析盒子，度目AI鏡頭模組，度目人臉應用套件，度目人臉抓拍機，人臉識別攝像機，昆侖AI加速卡，智能預測，購車指數，數據科學虛擬機，平台效率，雲與AI，抗DDoS，天盾，網站漏洞掃描，網頁防篡改，入侵檢測防護，彈性雲伺服器，對象存儲服務，雲專線（CDA，AI計算機平台—360net深度學習基礎模型，AI演算法訓練適配主流AI框架

十一、其他

內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測，商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，強化學習，智能地圖引擎，內容審核，智能鑒黃，特定人物識別，通用圖片審核，文本智能審核，廣告檢測，Logo檢測商品理解，拍照購，商品圖片搜索，通用商品識別，疫情物資識別，酒標識別，細分市場劃分，品牌競爭力分析，老品升級，新品定製，商品競爭力分析，商品銷量預測，商品營銷，用戶評論佔比預測，商品命名實體識別，商品顏色識別，個性化與推薦系統，推薦系統，輿情分析，輿情標簽，智慧教育，智能語音評測，拍照搜題，題目識別切分，整頁拍搜批改，作文批改，學業大數據平台，文檔校審系統，會議同傳系統，文檔翻譯系統，視頻翻譯系統，教育學習，口語評測，朗讀聽書，增強現實，3D肢體關鍵點SDK，美顏濾鏡SDK，短視頻SDK，基礎服務，私有雲部署，多模態交互，多模態 情感 分析，多模態意圖解析，多模態融合，多模態語義，內容審查器，Microsoft基因組學，醫學人工智慧開放平台，數據查驗介面，身份驗證（公安簡項），銀行卡驗證，發票查驗，設備接入服務Web/H5直播消息設備託管異常巡檢電話提醒，音視頻，視頻監控服務雲廣播服務雲存儲雲錄制，司乘體驗，智能地圖引擎，消息類產品，視頻簡訊，簡訊通知/驗證碼，企業掛機彩信，來去電身份提示，企業固話彩印，模板閃信，異網簡訊，內容生產，試卷拆錄解決方案，教學管理，教學質量評估解決方案，教學異常行為監測，授課質量分析解決方案，路況識別，人車檢測，視覺SLAM，高精地圖，免費SDK，智能診後隨訪管理，用葯管家，智能預問診，智能導診，智能自診，智能問葯，智能問答，裁判文書近義詞計算，法條推薦，案由預測，

Ⅳ 世界上演算法最強的Ai可以預測一個人的一生嗎

我的觀點是：大概率可以。為什麼不是百分之百？因為變化是宇宙的規律。不要把一個粒子看成一個恆常的存在，而應看成一個瞬間生滅的過程，由於過程連續不斷，造成了恆常不滅的假象。所以用AI計算預測人生，大概率是可以，100%基本不可能。

Ⅳ 人工智慧新演算法可預測人死亡時間准確率高達多少

據報道，日前，谷歌新出爐的一項研究報告稱，該公司已開發出一種新人工智慧(AI)演算法，可預測人的死亡時間，且准確率高達95%。最近，谷歌的這項研究發表在了《自然》雜志上。

近來，圍繞應用人工智慧的潛在益處和風險，正在經歷激烈爭論。從網路安全風險到所謂的「末日」機器，AI技術被認為，雖然能推動經濟增長，但也可能會是一項具有潛在破壞力的技術。而專家們也正在權衡AI可能導致的長期影響。但在醫療保健領域，越來越多的人認為利用人工智慧是一種很好的方法。

內容來源 新華網