ai预测为什么这么准，以及ai预测为什么这么准确对应的知识点，小编就整理了3个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

ai预测应用比较好的领域？

1. 自然语言生成（Natural Language Generation）

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。

2.语音识别（Speech Recognition）

Siri就是一个典型的例子。目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

3.虚拟助理（Virtual Agents）

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机 *** 或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。

IBM利用AI预测员工离职准确率达95%，你怎么看？

我觉得这是一个很棒的系统。无论对员工还是公司来说都是这样的。

对于公司来：了解员工稳定性，节约人员成本

大数据统计不是算命，但胜似算命。其实是通过大量的样本分析得出的“统计学”结论，比如员工的薪资、从业年限、通勤距离、同业薪酬等等信息分析得出的结论。

那么对于公司来说，每一个员工在老板眼中都有一个隐藏属性，那就是“稳定性”，公司希望培养那位稳定性更高的员工，也希望减低关键岗位员工的离职风险。

那么当拥有这样一套系统后，以往只能靠“猜”的稳定性有的一个相对更靠谱的参考，公司可以更清楚地了解自己的员工处在什么样的状态当中。

近三个月看到A的稳定性一直呈下降趋势，HR分析发现是因为他家新生了个二胎，家庭经济压力变得更大了，如果加薪5%能够有效提升他的稳定性，那么公司就可以考虑是否为其进行加薪了。

或者公司发现某个部门整体员工的离职意向都处在上升阶段，那么这个部门的领导者很可能不太胜任这个工作了，在真正的离职潮爆发之前，就可以进行及时的调整。

对员工：避免踩坑的利器

我当然希望这个系统不要只对公司开放，更好能够也对求职者开放。这样求职者可以清晰地看到这家公司以往的离职率，现在员工的离职意向有多大。

当然，也许很多公司会把这些信息作为公司机密进行隐藏，但即使是只针对潜在求职者的分析也能提供很大的帮助。

没有人喜欢频繁的更换工作，那么如果求职者可以在求职过程中预测自己进入这家公司后的离职意向，从另一个角度来说不就是一次“匹配度”的调查么？如果能够帮助求职者找到匹配度更高的企业，无疑是一个巨大的帮助。

潜在的危险，当预测准确度达到100%时，我们会不会失去自我？

如果你看过《少数派报告》这个电影就会理解我的担忧。

100%是一个极限值，哪怕预测的失误率只有1%，都意味着我们仍有自己的主观能动性，我们依旧是靠自己的选择来做出最终的决定。

但如果机器的预测准确度已经达到了100%呢，也就是说，我们只要遵从机器的指派就行了，AI已经替你做完了更佳的选择，你不用再考虑，不用再犹豫，只要遵从就好。

当这个时候我们就不再是自己了，甚至会怀疑，是不是像《黑客帝国》那样，其实每个人都是一段设计好的，可被预测的程序而已？

当然，目前来看也许仍旧是杞人忧天而已，至少我现在还相信个人的主观意识依旧是深不可测的黑盒。

总之，我对这项技术的应用非常期待，我也相信它能让我们的生活变得更好。

Google的人工智能可以预测人类喜好吗？

据外媒报道，Google的人工智能研究人员最近展示了一种“教”计算机的新 *** ，以了解为什么一些图像比其他图像更美观。传统上，机器使用传统编目 *** 对图像进行分类。新的研究表明，人工智能现在可以评价图像质量，不管其类别如何。

这个称为神经系统图像评估（NIMA）的过程使用深度学习来训练卷积神经 *** （CNN）来预测对图像的评价。

根据研究人员发表的一份白皮书：

我们的 *** 不同于其他 *** ，因为我们使用卷积神经 *** 预测人类意见分数的分布。我们得到的 *** 不仅可以用来可靠地评价图像，并与人类感知高度相关，而且还可以帮助适应和优化摄影中的照片编辑/增强算法。

NIMA模式避开了传统的 *** ，并以10分制评分。机器检查图像的特定像素及其整体美学。然后确定人们选择评分的可能性。基本上，AI试图猜测一个人是否会喜欢这张图片。这可能使计算机成为更好的“艺术家”或“策展人”。这个过程可能会被用来批量查找更佳的图像。

如果您是一种能够一次拍摄20或30张图像的人，以确保您获得更佳图像，这可以为您节省大量空间。假设，只需轻点一下按钮，AI就可以浏览存储器中的所有图像，并确定哪些图像是相似的，然后删除除更佳图像外的所有图像。

根据谷歌研究博客最近的一篇文章，NIMA也可以用来优化图像设置，以产生完美的效果：

我们观察到基准美学评分可以通过NIMA评分指导的对比调整来改善。因此，我们的模型能够引导一个CNN过滤器，以找到其参数的美观更佳设置，例如亮度，高光和阴影。

到此，以上就是小编对于ai预测为什么这么准的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai预测为什么这么准的3点解答对大家有用。