智能写作-智能写作的应用
编辑：pitaya02 日期：2020-09-07
智能写作应用
每一个产业都需要 智能写作功能，特别是问答系统，可以用于法律援助，专利检索，风险通知和医学研究。智能写作还有以下用途：
卫生保健
智能写作应用程序能够提供个性化的医疗和 X射线数据。个人健康护理助理可以作为生活指导，提醒你吃药，做运动或者保持健康饮食。
零售
智能写作提供了虚拟购物功能，可以提供个性化建议，并与消费者讨论购买选择。智能写作也有助于改进库存管理和站点布局技术。
制造
当工厂 IoT数据从所连接设备流出时， 智能写作可以利用循环网络(一种用于序列数据的特殊类型深度学习网络)对其进行分析，以预测预期的负荷和需求。
银行业
智能写作增加了人工操作的速度，准确性和有效性。可以使用 智能写作技术来确定金融机构中可能的欺诈性交易，快速准确地进行信用评分，并自动完成人工密集型数据管理任务。
使用 智能写作系统
智能写作不是用来代替人类的。这提高了我们的能力，也使我们能做得更好。因为 智能写作算法的学习方式和人类不一样，他们看问题的角度也不一样。它们能看到我们没有发现的关系和模式人与 智能写作的这种协作关系提供了很多机会。可以这样：
把分析带到目前没有被充分利用的行业和领域。改进了现有的分析技术，如计算机视觉和时序分析。突破包括语言和翻译在内的经济障碍。提升现有的能力，使我们能做得更好。让我们有更好的视野，更好的理解力和记忆力等等。
智能写作的应用面临哪些挑战？
智能写作会改变很多行业，但是我们必须知道它的局限性。
智能写作的主要局限在于从数据中学习。不存在整合知识的其他方法。也就是说，数据中的任何错误都会反映在结果中。任何其他预测或分析层都必须单独添加。
现在的 智能写作系统是通过训练来完成定义清楚的任务的。打牌的系统不能用单人牌或棋子打牌。系统不能侦测欺诈，也不能给你法律建议。在现实中，检测到医疗欺诈的 智能写作系统不能精确地检测到税务欺诈和保修欺诈。
换言之，这些系统非常非常专业。他们只专注于一项任务，而他们的行为却远远不如人。
类似地，自我学习系统并非自治系统。你在电影和电视上看到的虚拟 智能写作技术仍然是科学幻想。然而，能够探测到复杂数据来学习和完成特定任务的计算机却越来越普遍。
SAS®视觉数据采掘和机器学习
如果你能准备好分析所需的数据，使用现代机器学习算法开发模型，并将所有的文本分析整合到一个产品中，那么 智能写作就会变得简单。此外，您还可以将 SAS和其他语言(包括 Python、 R、 Java或 Lua)一起编写项目。
自由试验
智能写作如何工作
智能写作把大量数据与快速的迭代处理和智能算法相结合，使得软件能够从数据的模式或特征中自动地学习。智能写作是一个广泛的研究领域，包括许多理论、方法和技术，主要分支如下：
机器翻译自动建立分析模型。该系统采用了神经网络、统计学、运筹学和物理学的方法，以寻找数据中隐藏的洞察力，而不需要对在哪里找到或得出什么结论有明确的规划。神经网络是一种机器学习类型，它由相互联系的单元(例如神经元)组成，它们通过响应外部输入并在单元间传递信息来处理信息。这个过程需要多次遍历数据，以找到连接上没有定义的数据，导出其意义。深度学习采用大型多层处理单元神经网络，通过提高计算能力和改进训练技术，在大量数据中学习复杂模式。常用应用包括图像和语音识别。作为 智能写作分支的认知计算，致力于与机器进行自然的、类似人的交互。智能写作和认知计算的最终目标是让机器能够通过解释图像和语音来模拟人类的行为，然后做出一致的反应。电脑视觉依靠模式识别和深度学习来识别图像或视频中的内容。在计算机能够处理、分析和理解图像的同时，它们还能实时地捕捉图像或视频，并解释其周围的环境。自然语处理(NLP)是计算机分析、理解和产生人类语言(包括语音)的能力。自然语言处理的下一步就是自然语言交互，即让人们用日常生活中的语言与计算机进行交流。
另外，还有一些技术能够支持 智能写作的使用：
对于 智能写作而言，图形处理单元是关键，因为它们提供了强大的计算能力，而这正是迭代处理的需要。学习神经网络需要大量的数据和强大的计算能力。互联网产生了大量连接设备的数据，其中大多数是未分析的。利用 智能写作自动化模型，我们可以使用更多这样的数据。目前正在以新的方式开发高级算法，以更快地在多个层次上分析更多数据。这样的智能处理对于识别和预测罕见事件，了解复杂的系统，优化独特的场景都是至关重要的。应用程序处理接口的 API是一种可移植代码包，它允许向现有产品和软件包中添加 智能写作功能。他们可以向家庭安全系统添加图像识别功能，还可以使用 Q& A功能描述数据，创建标题，或者发现数据中有趣的模式和洞察。
总而言之， 智能写作的目标是提供能够根据输入进行推理和解释输出的软件。智能写作将能够实现与软件的交互，以类似于人的方式，为特定的任务提供决策支持，但是它不能代替人，也不会很快取代人。
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