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中国计算机和软件行业:小样本学习类人智能算法的初级形态加速垂直场景下的AI普惠化-230119(41页).pdf

上传人: 门****树 编号:113320 2023-01-30 41页 3.10MB

1、 Table_yemei1 观点聚焦 Investment Focus Table_yejiao1 本研究报告由海通国际分销,海通国际是由海通国际研究有限公司,海通证券印度私人有限公司,海通国际株式会社和海通国际证券集团其他各成员单位的证券研究团队所组成的全球品牌,海通国际证券集团各成员分别在其许可的司法管辖区内从事证券活动。关于海通国际的分析师证明,重要披露声明和免责声明,请参阅附录。(Please see appendix for English translation of the disclaimer)研究报告 Research Report 19 Jan 20238 中国计算机和软件

2、中国计算机和软件 China Computer&Software 小样本学习:类人智能算法的初级形态,加速垂直场景下的 AI 普惠化 Few-shot learning:The Primary Form of Human-like Intelligence Algorithms,Accelerate AI Inclusive in Vertical Scenarios Table_Info 股票名称 评级 股票名称 评级 海康威视 Outperform 广电运通 Outperform 恒生电子 Outperform 寒武纪 Outperform 用友网络 Outperform 卫宁健康 Out

3、perform 宝信软件 Outperform 太极股份 Outperform 科大讯飞 Outperform 航天信息 Outperform 广联达 Outperform 新点软件 Outperform 中科创达 Outperform 道通科技 Outperform 国联股份 Outperform 航天宏图 Outperform 奇安信 Outperform 税友股份 Outperform 视源股份 Outperform 易华录 Outperform 大华股份 Outperform 中望软件 Outperform 中科曙光 Outperform 中科星图 Outperform 浪潮信息 Ou

4、tperform 新大陆 Outperform 启明星辰 Outperform 安恒信息 Outperform 四维图新 Outperform 概伦电子 Outperform 景嘉微 Outperform 拉卡拉 Outperform 资料来源:Factset,HTI Related Reports 计算机行业跟踪周报 293 期:各行业信息化持续推进(Computer Industry Weekly Report(293):Various Industries Continue to Promote Informatization)(9 Jan 2023)计算机行业 2023 年 1 月研究

5、观点:2022 年全球软件股行情回顾:全球软件股股价回调的一年(Computer Industry January 2023 Research Opinion:2022 Global Software Stock Market Review:A Year of Global Software Stock Price Pullbacks)(3 Jan 2023)(Please see APPENDIX 1 for English summary)类人智能学习是类人智能学习是 AI 界始终追逐的终极目标。界始终追逐的终极目标。自 2006 年以来,深度学习的出现极大的推动了人工智能的研究进展,人类

6、似乎找到了解决“抽象概念”的方法。人工智能借助深度学习的力量,已可以在多个应用场景落地,特别是互联网领域。但就总体发展而言,目前的人工智能距离类人类智能还有很长的路要走。类人智能学习是 AI界始终追逐的终极目标。类人智能的小样本学习。类人智能的小样本学习。如果用形象的比喻来说,深度学习(DL)是解决计算机“运筹帷幄”的问题(大量数据形成规律和抽象概念),而小样本学习是解决计算机“照猫画虎”的问题(少量数据形成决策)。深度学习更擅长分析规律和预测趋势,而小样本学习则具备举一反三的能力。小样本学习相当符合人类的思维推理模式,是实现类人人工智能的必由之路。小样本小样本研究研究领域的领域的发展发展现状

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本文主要介绍了小样本学习(Few-shot Learning)在人工智能领域的应用和发展。小样本学习是实现类人智能的关键技术之一,它能在少量样本的情况下训练出性能较好的模型,适用于数据获取困难、成本高的场景。文章通过数据统计和案例分析,展示了小样本学习在计算机视觉、自然语言处理、工业制造等领域的应用成果,如图像分类、目标检测、语义分割等。同时,文章还指出小样本学习在实际应用中仍面临一些挑战,如算法性能、数据质量和模型泛化能力等。总体来说,小样本学习是人工智能领域的重要研究方向,具有广泛的应用前景和商业价值。
深度学习与小样本学习有何区别? 小样本学习在工业视觉检测中的应用有哪些? 小样本学习在计算机视觉领域有哪些实践成果?
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