智能時代讀后感

智能時代讀后感

　　讀完某一作品后，相信大家一定領會了不少東西，讓我們好好寫份讀后感，把你的收獲和感想記錄下來吧。到底應如何寫讀后感呢？以下是小編精心整理的智能時代讀后感，希望對大家有所幫助。

智能時代讀后感1

　　從底層邏輯來揭示智能革命的來臨。

　　人類對環境的觀察而積累下來的經驗促進了文明發展，這些經驗、文字、現象代表的數據是人類智能—智慧與能力—不斷前行的基石。

　　大數據是機器智能的來源，要求具有多維度、完備性、時效性。大數據的出現，產生了一種不同于機械思維的新的大數據思維。不關注因果關系，而關注數據之間的強相關關系。即從大量的數據中直接找答案，即使不知道原因。

　　在技術上數據來源、儲存技術、傳輸能力、處理能力已經帶動了大數據的興起，但仍面臨著挑戰。數據安全與數據隱私也是智能時代所要面臨的`重大挑戰。

　　大數據及智能化在一些領域已經廣泛應用起來，比如智能電表捕捉毒販、以色列的灌溉系統、TESLA智能制造，醫學診斷、基因技術等等。

　　如同前兩次工業革命，智能革命也會帶來社會的強烈動蕩，勞動力面臨著淘汰與再分配，這個時間可能會持續半個世紀。所以，正如封面頂部所書，我們要么加入智能革命控制未來，要么就被淘汰。

　　這不是一本面向技術人員的書，而是從底層邏輯來揭示智能革命的來臨。吳軍博士清晰的邏輯、豐富而簡單的例子、加上類比的歷史事件使得這本書易讀、易懂。

智能時代讀后感2

　　人工智能是未來XX年可期有大發展的領域，也是我們從事數據行業的職業愿景�？次疫@本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。

　　基本思路

　　經典思路：目前在做數據分析時，采用的是傳統的邏輯推理的分析的`思路。先提出問題，再通過嚴謹的邏輯推理進行驗證，解釋商業問題。

　　新思路

　　嘗試使用相關性進行數據挖掘分析；就是數據挖掘的一些技術，比如聚類、決策樹、隨機森林等高級統計模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術門檻較高、解決經典思路無法解答的問題，也符合當前流行的大數據思維、人工智能思維。新思路的處理問題邏輯，先有相關性分析，找出導致問題的相關性因素，然后再解釋背后的商業邏輯。

　　適用范圍

　　符合人腦的思維模式，由A —>B —> C的邏輯順序。在解決小而美的獨立case時，效率高。比如，“為什么今天某個頁面的轉化率突然升高啦”這類的問題，通過邏輯推理，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是因為next move對最終贏得棋局概率最高。這是一種結果導向的思維，將智能問題變成了數據問題。AlphaGo不需要知道如何布局，只關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明確且影響因素眾多的決策問題。

智能時代讀后感3

　　1、智能將取代重復的勞動，創意更重要，例如：懂得選煤廠工藝流程，可能比變成控制設備開機順序重要。

　　2、數據足夠時大量的簡單組合比少量精確模型能夠降低成本，從這個角度拖羅密采用大圓套小圓的思維更適合解決問題，因為開普勒的橢圓發現極具偶然性，而托羅密的方法更具實操性。例子還用日本光學相機超過德國。另一啟發做事要延長避短，看著開始按笨方法做事，總比只能著捷徑而不性動要好。

　　3、切比雪夫大數定理

　　4、信息的作用是解決不確定性：

　　5、機械思維：確定性

　　大數據思維：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，不斷把各種智能問題轉化成消除不確定性的問題，然后再找到能夠消除相應不確定性的信息。

　　6、信息的.等價性、相關性

　　7、大數據的三個特征：數據量大、多維度、完備性

　　8、大數據思維擺脫因果思維，可以接受解決問題而不用追究原因

　　谷歌：搜索從“遵循因果關系”到“尋找相關性”

　　9、用大數據收集某公司的正常辦事流程和每個操作者的操作習慣，一旦流程有誤或行為習慣沒有記錄，采取措施終止操作。還有日本一種汽車的思路，手機駕駛員的身體信息和操作喜歡，假設有人盜車，相關信息不符，必須輸入密碼。

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