人工智能目前应用场景-人工智能目前应用场景有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能目前应用场景的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能目前应用场景的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的下游应用场景包括？
2. 人工智能在2c场景上的应用？
3. 空间数据在人工智能场景的应用？
4. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

人工智能的下游应用场景包括？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料***购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

人工智能在2c场景上的应用？

2C：AI风控软件提升投资者风险预警能力

对于金融机构来说，风控是最重要的能力，而对于普通投资者和机构投资者来说，如何识别风险，则成为最为重要的问题之一——从当下的市场情况看，投资者想要解决这一问题面临着信息不及时、信息不准确、信息不全面等众多挑战。他们不像金融机构那样有多渠道的信息和技术手段，但他们同样需要全面、精准、快速的财经数据。

空间数据在人工智能场景的应用？

空间数据在人工智能场景中有广泛的应用，以下是一些常见的例子：

 

1. 智能交通

- 路径规划：利用空间数据和人工智能算法，为车辆、行人等规划最优的出行路线，考虑道路状况、交通流量等因素。

- 交通流量预测：通过分析历史的空间交通数据，预测未来不同路段的交通流量，帮助交通管理部门进行有效的交通疏导。

2. 城市规划

- 土地利用分析：基于空间数据，利用人工智能技术评估不同区域的土地利用情况，为城市的发展规划提供决策支持。

- 设施布局优化：例如学校、医院、商场等公共设施的布局，以提高城市服务的效率和公平性。

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

自然语言处理的应用场景还是很多的，而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究，例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。

具体应用场景有很多，下面举几个例子，比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内，命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热，阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景，与生活息息相关。

主要有以下7种不同的应用：

1. 文本分类

文本分类Text ClassificaTIon

文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。

2. 语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。

“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也[_a***_]拼写校正，

手写识别和统计学的机器翻译。

3. 语音识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

到此，以上就是小编对于人工智能目前应用场景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能目前应用场景的4点解答对大家有用。

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