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當(dāng)你想(xiǎng)了解某方麵(miàn)知識的時候,大多數你會通過互聯網搜索引擎來獲取,比如說你(nǐ)想了解“反(fǎn)擊式(shì)破碎機(jī)價格”或“反(fǎn)擊破碎機廠家”等一些產品信(xìn)息的時候,你會用百度、穀歌
來了解這方麵的類型。輸入關鍵詞尋找並得到(dào)想要的鏈接時(shí),“機器學習”已經(jīng)貫穿(chuān)整個過程:搜索到的內容是機器根據無數人(rén)搜索關鍵詞的(de)統計結果,返回的可能(néng)被需要的目標信息;而同時(shí),你(nǐ)的這(zhè)一次搜索行為也已經被機器記錄,加入到它的(de)龐大無比的數據(jù)庫(kù)中,用來了解(jiě)人(rén)的搜索習慣和需求。
據調查,60%的互聯網用戶每天至少使用(yòng)一次(cì)搜索引擎,90%的互聯網用戶每周至少使用(yòng)一次(cì)搜索引擎(qíng)。假設你是(shì)一家石(shí)料廠的主管,公司近打算做一石(shí)料生產線,那你很可(kě)能在百度(dù)裏輸入破碎機生產線解決方案。從而找到某一(yī)廠家提供的資料。
搜索引擎(qíng)大大提高了人們工作、學習以及生活的質量。而互聯(lián)網搜(sōu)索的基本技術中(zhōng),機器學(xué)習占據著重要的位置。
人工智能挑戰:搜索終是(shì)人工(gōng)智能問題。搜索係統需要幫助用戶盡快、盡準、盡(jìn)全地找到信息。這從本質上需要對用戶(hù)需求如查詢(xún)語句,以及互聯網上的文(wén)本、圖像、視頻等多種數據進行“理解”。現在的搜索引擎通(tōng)過關鍵詞(cí)匹配以(yǐ)及其他“信(xìn)號”,能夠在很大程度上(shàng)幫助用戶找到信息。但是,還是遠遠不夠的。
李航說,現在的互(hù)聯網搜索在(zài)一定程度上能夠滿足(zú)用戶信息訪問的一些基本需求,也是因為機器學習在一定程度(dù)上能夠利用規模優勢去應對人工智能挑戰。但距離“有問必答(dá),準、快、全、好”這一理想還是有一(yī)定距離的,這就需要開發(fā)出更多更好的機器學(xué)習技術解決人工智(zhì)能的挑戰。
搜索(suǒ)引擎讓蜜桃视频的獲取信息變得更加容易。
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