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生活中用到的人工智能技术-生活中用到的人工智能技术有哪些
C0f3d30c8时间2024-09-25 16:40:05分类AI技术浏览118
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于生活中用到的人工智能技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍生活中用到的人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。
人工智能在生活中应用的例子？
1. 电子邮件
一般来说，电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件，这是非常有效的。谷歌表示，只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外，电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件，以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档，以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑，通过阅读内容来瞄准广告的算***在侵犯我们的隐私。
2. 手机
人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了，从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如，无论你是否在打电话，声控助理都会学习并试图理解你说的所有话，不管目的是否是否善意，这就为监视监听创造了机会。
3.银行
个性化推荐用到哪些人工智能技术？
个性化推荐通过收集和分析用户的行为信息，预测用户的兴趣偏好并进行推荐，通过影响用户的消费行为，从而产生经济效益。
个性化推荐历经了基于统计学、基于内容、基于协同过滤、基于社交网络和混合式推荐的发展历程，虽然已取得了一定效果，但是仍然无法令人满意。随着人工智能时代的到来，多学科多领域的融合为个性化推荐提供了新的思路。本文首先回顾并分析了现有个性化推荐的主要方式、存在的问题和实际需求，然后根据管理学和心理学相关理论模型，提出人工智能时代的个性化推荐需要以人为本，关注用户特征，通过构建用户认知模型，评估用户心理抗拒程度，建立不同用户的消费动机模型，建立更全面的推荐评价体系。
个性化推荐通常使用以下人工智能技术：自然语言处理（NLP）用于理解用户的文本输入和内容；机器学习用于分析用户的行为和偏好，以生成个性化推荐；深度学习用于处理大量数据和提取特征；推荐算法用于根据用户的历史行为和相似用户的行为进行推荐；数据挖掘用于发现用户的隐藏模式和关联规则；强化学习用于优化推荐策略。这些技术的结合可以实现更准确和个性化的推荐服务。
在现实生活中哪些[_a***_]人工智能？
举例：
一、AI主播
二、智能家电
比如，智能冰箱可以显示已经存放了哪些食物；智能烤箱可以烤出让人充满食欲的披萨。
三、智能语音
比如手机上的导航软件里有各种明星以及热门主播合成的声音帮你指路；新闻软件里的虚拟主持人的语音播报；再或者说，你家里可能装备了各种智能家居，这些也是通过语音就能控制的。
四、打车服务
日常生活中大家都经常用打车软件，那在预约成功后有没有发现，叫车之后的很短时间内司机就能到达，这是为什么呢？是因为叫车软件系统有智能检测，它会自动评估和测距，然后把你的位置推送给司机，司机就会在最短时间内赶到你的位置。
很多例子，下面举例说明。
比如支付宝买火车票主动推荐多种方案，多买一站或者少买一站。这是路径推荐算法的杰作。
比如京东总是推送给你需要的东西，也是根据大数据和机器智能算法。
比如，百度地图显示拥堵情况，选择最佳路径，都是依赖定位数据和大数据算法的结果。
到此，以上就是小编对于生活中用到的人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于生活中用到的人工智能技术的3点解答对大家有用。
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