要用 AIoT 實現(xiàn)高的回報,除了部署單一的 AI 技術(shù)外,還需要考慮其他方面。例如,可以采用多種 AI 功能協(xié)同工作的平臺,將機器學(xué)習(xí)與自然語言處理和計算機視覺等進行協(xié)同工作。
舉例來看,一家大型醫(yī)院的研究診所結(jié)合了多種形式的 AI,為其醫(yī)生提供診斷指導(dǎo)。該診所使用深度學(xué)習(xí)和計算機視覺對 x 線片、CT 掃描和核磁共振成像進行識別,以確定結(jié)節(jié)和其他與人類大腦和有關(guān)的區(qū)域。該檢測過程使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這是一類通常用于分析視覺圖像的機器學(xué)習(xí)。這種檢測過程使用到了深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通常用于分析視覺圖像的機器學(xué)習(xí)。
然后,該診所使用一種完全不同的 AI 技術(shù)――自然語言處理,建立一個基于家庭病史、藥物、既往疾病和飲食的患者檔案,它甚至可以解釋心臟起搏器等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。該工具將自然語言數(shù)據(jù)與計算機視覺相結(jié)合,使醫(yī)務(wù)人員在寶貴的工作時間內(nèi)工作效率大大提高。