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      信通院趙強:人工智能助運營商挖掘數據價值

      作者:刁興玲 責任編輯:田小夢 2018.09.10 08:04 來源:通信世界全媒體

      通信世界網消息(CWW)當前,人工智能已成業界熱議話題。人工智能與網絡結合將會產生怎樣的化學反應?在近日由通信世界全媒體舉辦的“電信行業如何引入AI技術”沙龍上,中國信息通信研究院云計算與大數據研究所專家趙強對這一話題進行了深入解讀。

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      中國信息通信研究院云計算與大數據研究所專家  趙強

      感知和認知層面的人工智能發展相對完善

      趙強表示,人工智能在各個行業的應用主要分兩個層面:一個是算法層面,包括采用監督學習、非監督學習、強化學習等算法來解決實際應用中的問題;另一個是感知和認知層面,包括將視覺識別、語音識別、機器翻譯、自動問答、情感分析、知識圖譜等技術應用于視頻監控、智能音箱、智能客服、實時翻譯等場景。

      目前人工智能感知智能和認知智能方面的產品以及整體解決方案相對比較成熟,例如人臉識別、語音識別、機器翻譯等已有很多付費產品和服務可以直接使用,相對而言應用于行業的難度不是特別大。但是算法層面的應用需要設計算法模型,這個對技術的要求非常高,而且需要結合行業領域各自的特點進行設計,因此人工智能算法層面的應用落地難度相對比較大。

      在趙強看來,人工智能最大的優勢是挖掘海量數據的內在規律,挖掘人們難以發現的一些數據價值。目前很多公司非常希望能挖掘用戶應用的數據,讓海量的數據發揮價值,而不是沉睡在數據庫里。而運營商的網絡每天都在不斷產生海量數據,因此人工智能在運營商大數據挖掘方面有很大潛力。

      比如運營商通過網絡每天產生的數據,對用戶的行為進行分析,為用戶提供更加個性化的服務,如根據用戶的消費習慣為其推薦更合適的套餐等,避免用戶在選擇套餐時一臉茫然。如此一來,既提高了運營商用戶個性化服務水平,也增加了用戶黏性。在利用大數據解決問題時,也需要與行業問題及行業經驗緊密地結合。

      趙強提醒道:“當然,在行為數據挖掘方面,目前數據流通各方面的法律不太健全,沒有辦法開放。但是可以把一些經過初步分析和加工的數據,尤其是那些不敏感的數據,以服務的形式對內使用或者對外提供一些服務。例如,互聯網公司阿里用戶購買記錄、百度用戶搜索記錄都利用得很好,運營商也可以像互聯網公司一樣深度挖掘其網絡所產生的數據,這將是未來的發展方向,也是非常有價值的。”

      數據共享面臨多種難題,需業界攜手突破

      除了數據挖掘外,目前數據共享也是業界熱議話題。數據共享既需要制定統一的標準數據格式,又需要完善的法律和政策支持,不僅是電信行業的痛點,也是其他行業共同的痛點和訴求。“目前數據共享的推進成果還不太理想,我們希望積極推動,把數據共享從政策、標準等方面快速地推進起來。信通院也設置了大數據部門,專門進行數據治理、數據標準化方面的研究。”趙強如是說。

      當然在數據分享時也需要注意信息安全問題。在沒有明確的政策或制度出臺之前,數據所有方不敢輕易共享,因此數據共享現在是一個非常敏感的問題。對于運營商而言,其數據是非常寶貴的,在很多AI算法、模型都公開的情況下,訓練的模型性能很大程度上與數據有非常大的關系,數據是運營商的核心競爭力,因此運營商都不愿意把他們的數據分享出來。所以現在整個數據共享面臨著很大的問題。另外,即使數據所有方愿意和產業界共享數據,但不同地方的數據標準、格式都不統一,因此,數據共享從政策到各方面的標準都需要不斷完善。

      在趙強看來,建立一個公共數據集,并對數據進行脫敏處理,通過公開的方式集合產業界專家的力量共同研究各種模型和算法來解決電信行業特定的問題,是非常有價值的工作。此外,公開數據集的數據規模是有限的,通過公開數據集、組織競賽的方式,能夠吸引參賽者提出各種各樣的算法模型,從而發現解決行業應用特定問題最有效的算法,運營商或者設備商可以基于自己私有的不公開數據繼續對算法進行優化,最終達到商用的性能要求,這是一種可以考慮的方案。


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