9、机器学习与深度学习深度剖析及AI产品商业化探索

机器学习与深度学习深度剖析及AI产品商业化探索

深度信念网络（DBNs）

深度信念网络（DBNs）被称为生成式人工神经网络（ANNs），因为每个受限玻尔兹曼机（RBM）基于概率学习并获取数据点的潜在值。凭借这种生成能力，DBNs可用于图像识别、捕捉运动数据或语音识别等。同时，它在计算上具有节能优势，因为每个RBM集群独立运行，数据不像前馈ANNs那样协同通过所有层，而是局限于每个集群。

新兴技术与机器学习、深度学习的融合

机器学习（ML）和深度学习（DL）在众多领域有大量应用，包括自然语言处理（自然语言生成NLG和自然语言理解NLU）、语音识别、聊天机器人、虚拟代理和助手、决策管理、流程自动化、文本分析、生物识别、网络安全、内容创作、图像和情感识别以及营销自动化等。

随着时间推移，AI将通过内部自动化以及采用基于AI的无代码/低代码外部产品和应用程序，增强劳动力。增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和元宇宙为ML提供了新的领域，使其能更好地了解世界、帮助我们认识自己并构建新的世界。此外，ML还将应用于自动驾驶飞机、火车和汽车等AI设备，以及生物识别、纳米技术和物联网设备，这些设备能共享身体和电器的数据，用于优化安全、健康和能源使用。

除了ML和DL，还有其他形式的AI以及辅助新兴技术。例如，波士顿动力的机器狗Spot最初未使用ML进行训练，但很快其操作系统将进行AI更新，以实现物体识别和语义上下文分析等功能。同时，IBM宣布了量子计算机的发展“路线图”，目标是到2023年建造一台包含1000个量子比特的量子计算机，这可能会为AI尤其是DL带来更新。

可解释性：优化伦理、注意事项和责任

量子计算能