未来可别让机器人替代了你。
作者：张老师 浏览次数： 2019-10-08 11:28
什么情况下企业家和消费者才愿意用人工智能取代人工？那就是人工智能可以提供更物美价廉的服务的时候。如果人工智能提供了更物美价廉的服务，那意味着什么？意味着消费者福利的增加：或者享受到了以前很难享受到的服务，或者节约了开支。对于企业家来说，也是这样。
使用人工智能替代人力，节约下来的钱用在哪里？无非是消费和投资。这些因为人工智能而增加的消费和投资意味着什么？
意味着创造新的就业。
短期来看，也许会有很多人下岗。就像汽车取代马车，纺织机取代手工织布，原来的很多从业者就下岗了。
构建神经网络模型的最大挑战之一取决于选择正确的框架。开发人员和数据科学家必须从众多选项中选择合适的平台，包括TensorFlow，Caffe2，Apache MXNet，Microsoft Cognitive Toolkit和PyTorch。
在特定框架中训练和评估模型之后，很难将训练的模型移植到另一个框架。这是因为神经网络工具包之间缺乏互操作性。为了克服这一挑战，Facebook，微软和AWS合作开发了开放式神经网络交换，允许在各种框架中重用经过训练的神经网络模型。它将成为2019年该行业的关键技术。
现代基础架构和应用程序生成用于搜索，索引和分析的日志数据。从操作系统，应用软件，服务器软件和硬件获得的大量数据集可以与搜索模式和见解相关联。
在将机器学习模型应用于此类数据集之后，IT操作可以从被动转换为预测。当人工智能的潜力应用于运营时，它将重建基础设施的处理方式。AI和ML在DevOps和IT运营中的应用将为公司提供智能。它将帮助运营团队进行准确而准确的根本原因分析。
这就是为什么AIOps将成为2019年的焦点.AI和DevOps的融合将使企业和公共云供应商受益。
使用人工智能替代人力，节约下来的钱用在哪里？无非是消费和投资。这些因为人工智能而增加的消费和投资意味着什么？
意味着创造新的就业。
短期来看，也许会有很多人下岗。就像汽车取代马车，纺织机取代手工织布，原来的很多从业者就下岗了。
构建神经网络模型的最大挑战之一取决于选择正确的框架。开发人员和数据科学家必须从众多选项中选择合适的平台，包括TensorFlow，Caffe2，Apache MXNet，Microsoft Cognitive Toolkit和PyTorch。
在特定框架中训练和评估模型之后，很难将训练的模型移植到另一个框架。这是因为神经网络工具包之间缺乏互操作性。为了克服这一挑战，Facebook，微软和AWS合作开发了开放式神经网络交换，允许在各种框架中重用经过训练的神经网络模型。它将成为2019年该行业的关键技术。
现代基础架构和应用程序生成用于搜索，索引和分析的日志数据。从操作系统，应用软件，服务器软件和硬件获得的大量数据集可以与搜索模式和见解相关联。
在将机器学习模型应用于此类数据集之后，IT操作可以从被动转换为预测。当人工智能的潜力应用于运营时，它将重建基础设施的处理方式。AI和ML在DevOps和IT运营中的应用将为公司提供智能。它将帮助运营团队进行准确而准确的根本原因分析。
这就是为什么AIOps将成为2019年的焦点.AI和DevOps的融合将使企业和公共云供应商受益。
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