的十大策略性技術(shù)趨勢觀察(編輯修改稿)
2025-02-02 18:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ，連結(jié)來源各異的各種資訊。 資訊其實(shí)一直存在且來源五花八門，但往往僅為不具備智慧特質(zhì)的不完整片段資訊，因此無法利用。 Gartner預(yù)估圖學(xué)資料庫 (Graph Database)等語意學(xué)工具不斷進(jìn)步，再加上其他資料分類與資訊分析技術(shù)逐漸崛起，都將賦予看 似雜亂的大批資訊更多意義。 5. 先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning) 在先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)方面，深度神經(jīng)網(wǎng)路（ Deep Neural Nets, DNNs）超越了典型運(yùn)算與資訊管理技術(shù)，創(chuàng)造出能獨(dú)力自主學(xué)習(xí)如何理解各種事物的系統(tǒng)。資料來源爆炸加上資料日益複雜，讓手動(dòng)分類與分析變得滯礙難行且不合經(jīng)濟(jì)效益。深度神經(jīng)網(wǎng)路能自動(dòng)執(zhí)行這些任務(wù)，如此一來要解決萬物聯(lián)網(wǎng)資訊趨勢所帶來的各項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，也就不再遙不可及。 Gartner認(rèn)為深度神經(jīng)網(wǎng)路（是一種先進(jìn)形式的機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其適用於複雜的大型資料集）是讓智慧機(jī) 器看起來「聰明」的關(guān)鍵所在。深度神經(jīng)網(wǎng)路能讓硬體或軟體機(jī)器自行學(xué)習(xí)環(huán)境當(dāng)中所有特徵，範(fàn)圍小至枝微末節(jié)，最大則可掃描抽象類內(nèi)容。相關(guān)領(lǐng)域持續(xù)快速演進(jìn)，企業(yè)組織必須評估該如何應(yīng)用相關(guān)技術(shù)以取得競爭優(yōu)勢。 6. 自動(dòng)代理與智慧物件 (Autonomous Agents amp。 Things) 機(jī)器學(xué)習(xí)提供了實(shí)現(xiàn)智慧機(jī)器自主（或至少半自主）運(yùn)行的光譜，包含機(jī)器人、自駕車、虛擬個(gè)人助理以及智慧顧問。隨著實(shí)體智慧機(jī)器的進(jìn)步，像是機(jī)器人得到極大的關(guān)注，以軟體為基礎(chǔ)的智慧機(jī)器有了更短期並更廣泛的影響，虛擬個(gè)人助理像是微軟的 Cortana或蘋果的 Siri都變得更為智慧，可以說是自動(dòng)代理（
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