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智能時(shí)代讀后感
讀完某一作品后,相信大家一定領(lǐng)會(huì)了不少東西,讓我們好好寫(xiě)份讀后感,把你的收獲和感想記錄下來(lái)吧。到底應(yīng)如何寫(xiě)讀后感呢?以下是小編精心整理的智能時(shí)代讀后感,希望對(duì)大家有所幫助。
智能時(shí)代讀后感1
從底層邏輯來(lái)揭示智能革命的來(lái)臨。
人類(lèi)對(duì)環(huán)境的觀察而積累下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)了文明發(fā)展,這些經(jīng)驗(yàn)、文字、現(xiàn)象代表的數(shù)據(jù)是人類(lèi)智能—智慧與能力—不斷前行的基石。
大數(shù)據(jù)是機(jī)器智能的來(lái)源,要求具有多維度、完備性、時(shí)效性。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),產(chǎn)生了一種不同于機(jī)械思維的新的大數(shù)據(jù)思維。不關(guān)注因果關(guān)系,而關(guān)注數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。即從大量的數(shù)據(jù)中直接找答案,即使不知道原因。
在技術(shù)上數(shù)據(jù)來(lái)源、儲(chǔ)存技術(shù)、傳輸能力、處理能力已經(jīng)帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)的興起,但仍面臨著挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)隱私也是智能時(shí)代所要面臨的`重大挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)及智能化在一些領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用起來(lái),比如智能電表捕捉毒販、以色列的灌溉系統(tǒng)、TESLA智能制造,醫(yī)學(xué)診斷、基因技術(shù)等等。
如同前兩次工業(yè)革命,智能革命也會(huì)帶來(lái)社會(huì)的強(qiáng)烈動(dòng)蕩,勞動(dòng)力面臨著淘汰與再分配,這個(gè)時(shí)間可能會(huì)持續(xù)半個(gè)世紀(jì)。所以,正如封面頂部所書(shū),我們要么加入智能革命控制未來(lái),要么就被淘汰。
這不是一本面向技術(shù)人員的書(shū),而是從底層邏輯來(lái)揭示智能革命的來(lái)臨。吳軍博士清晰的邏輯、豐富而簡(jiǎn)單的例子、加上類(lèi)比的歷史事件使得這本書(shū)易讀、易懂。
智能時(shí)代讀后感2
人工智能是未來(lái)XX年可期有大發(fā)展的領(lǐng)域,也是我們從事數(shù)據(jù)行業(yè)的職業(yè)愿景。看我這本書(shū),更加堅(jiān)定這是一個(gè)可期,有意思的方向。
基本思路
經(jīng)典思路:目前在做數(shù)據(jù)分析時(shí),采用的是傳統(tǒng)的邏輯推理的分析的`思路。先提出問(wèn)題,再通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐评磉M(jìn)行驗(yàn)證,解釋商業(yè)問(wèn)題。
新思路
嘗試使用相關(guān)性進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析;就是數(shù)據(jù)挖掘的一些技術(shù),比如聚類(lèi)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等高級(jí)統(tǒng)計(jì)模型。這種思路做出的東西,一般而言是技術(shù)門(mén)檻較高、解決經(jīng)典思路無(wú)法解答的問(wèn)題,也符合當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)思維、人工智能思維。新思路的處理問(wèn)題邏輯,先有相關(guān)性分析,找出導(dǎo)致問(wèn)題的相關(guān)性因素,然后再解釋背后的商業(yè)邏輯。
適用范圍
符合人腦的思維模式,由A —>B —> C的邏輯順序。在解決小而美的獨(dú)立case時(shí),效率高。比如,“為什么今天某個(gè)頁(yè)面的轉(zhuǎn)化率突然升高啦”這類(lèi)的問(wèn)題,通過(guò)邏輯推理,一步一步下鉆,可以很快定位原因。
新思路:這是AlphaGo下圍棋是采用的思路,決策next move是因?yàn)閚ext move對(duì)最終贏得棋局概率最高。這是一種結(jié)果導(dǎo)向的思維,將智能問(wèn)題變成了數(shù)據(jù)問(wèn)題。AlphaGo不需要知道如何布局,只關(guān)注每一次的落子都在提高最終勝利的概率。這種思路可以解決目標(biāo)明確且影響因素眾多的決策問(wèn)題。
智能時(shí)代讀后感3
1、智能將取代重復(fù)的勞動(dòng),創(chuàng)意更重要,例如:懂得選煤廠工藝流程,可能比變成控制設(shè)備開(kāi)機(jī)順序重要。
2、數(shù)據(jù)足夠時(shí)大量的簡(jiǎn)單組合比少量精確模型能夠降低成本,從這個(gè)角度拖羅密采用大圓套小圓的思維更適合解決問(wèn)題,因?yàn)殚_(kāi)普勒的橢圓發(fā)現(xiàn)極具偶然性,而托羅密的方法更具實(shí)操性。例子還用日本光學(xué)相機(jī)超過(guò)德國(guó)。另一啟發(fā)做事要延長(zhǎng)避短,看著開(kāi)始按笨方法做事,總比只能著捷徑而不性動(dòng)要好。
3、切比雪夫大數(shù)定理
4、信息的作用是解決不確定性:
5、機(jī)械思維:確定性
大數(shù)據(jù)思維:用不確定性看待世界,用信息消除不確定性
人工智能取得的成就,不斷把各種智能問(wèn)題轉(zhuǎn)化成消除不確定性的問(wèn)題,然后再找到能夠消除相應(yīng)不確定性的信息。
6、信息的.等價(jià)性、相關(guān)性
7、大數(shù)據(jù)的三個(gè)特征:數(shù)據(jù)量大、多維度、完備性
8、大數(shù)據(jù)思維擺脫因果思維,可以接受解決問(wèn)題而不用追究原因
谷歌:搜索從“遵循因果關(guān)系”到“尋找相關(guān)性”
9、用大數(shù)據(jù)收集某公司的正常辦事流程和每個(gè)操作者的操作習(xí)慣,一旦流程有誤或行為習(xí)慣沒(méi)有記錄,采取措施終止操作。還有日本一種汽車(chē)的思路,手機(jī)駕駛員的身體信息和操作喜歡,假設(shè)有人盜車(chē),相關(guān)信息不符,必須輸入密碼。
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