新的机器学习技巧可将能耗降低20％
发布时间：2021-05-22 20:12:45 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：人工智能(AI)工程师拥有机器学习方面的实践经验，通过促进基于数据的决策和构建新的数据驱动的商业模型，帮助企业解决复杂的商业问题。 通过使用计算智能、模式
|
人工智能(AI)工程师拥有机器学习方面的实践经验，通过促进基于数据的决策和构建新的数据驱动的商业模型，帮助企业解决复杂的商业问题。 通过使用计算智能、模式识别和预测分析技术来创建面向未来的机器学习应用程序，他们可以使用智能算法优化和自动化业务流程。 虽然机器学习的发展可以帮助组织推动业务成果，它也可以创造突破性的成果和提高运营效率。尽管新冠肺炎疫情在全球大流行，但人工智能和机器学习仍在继续取得长足进展。 瑞士电子与微技术中心(CSEM)的工程师们开发了一种新的机器学习方法，能够将能源消耗减少20%以上。工程师们的研究发表在《IEEE神经网络和学习系统汇刊》上。据说，这种方法还能让人工智能完成以前不可能完成的过于敏感的任务。 一种新方法 CSEM工程师们设计的新方法专注于人工智能的一个主要方面，即强化学习的改进，即计算机通过从过去的经验中学习来不断改进自己。2016年，一台超级计算机用同样类型的人工智能击败围棋世界冠军。 然而，这项技术的主要缺点是，它很难应用于实际场景和情况，比如训练气候控制系统，因为它们无法应对强化学习带来的温度急剧变化。 作为回应，CSEM的工程师们开始着手解决强化学习的局限性，即计算机通过从过去的经验中学习来不断改进自己。这是通过演示简化的理论模型来实现的，这些模型可以首先用于训练计算机，然后再将计算机转化为现实系统。 这允许更精确的机器学习过程，从而产生一个更胜任的现实生活系统，该系统从理论模型内以前的试错过程中学习–这种新开发的方法解决了气候控制技术的任何问题，并确保现实生活系统不会发生剧烈波动。 （编辑：焦作站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
