人工智能基础：第六话 计算机视觉、语音标识、推荐系统概念简介

你也可以将它阐释为公司总部只为你而放的店面，的店面里摆放的都是你需的，或者适宜你的消费品。

微电脑是如何找寻这些适宜你的消费品的？较早人们使用的是基于内容可的力荐法则(Content-based Filtering)，即根据餐具的类型为它们打上标识，如此一来通过这些标识，量化他们错综复杂的相似度。当你在搜索所选时会输入关键词， 微电脑就能为你力荐你一定时会的，以及和它相似的餐具、内容可。

*在力荐控制系统中时会，打标识(标示资料)的工作既可以是人工转换的，也可以是控制系统控制系统时会已完成的，这取决于具体内容的运用场面和期望。在需很低精度和对资料有比如说阐释期望的场面中时会，人工标示是颇受欢迎。在资料量大、对标示精度要求不是非常很低的场面中时会，控制系统时会标示是更是在经济上很低效的选择。

如果我们从未购买了某种餐具，我们毕竟并不需更是多相似的两边，但还有很多两边我们其实需，却一下并未记得或者表达出来。这时候就需组织化管控过程(Collaborative Filtering)来拜托。日常家庭中时会，我们时会找寻热情相投的熟人力荐恐怖电影或者音乐，组织化管控过程就是通过找寻与你相似的服务器，通过他们的不当和他们偏爱的内容可，为你力荐你意味著有热情的餐具或内容可。

网上中时会沉淀物了大量简便的，适宜你的的资讯，只是通过搜索引擎不能体现出来，力荐控制系统则将他们展现在你的面前，并通过你的相应，促使去找更是多。

量化机控制系统感知、话音辨别、力荐控制系统等运用阐释科学研究，虽然不是兼顾像有机体一样的阐释能力的，尽意味著顺利已完成推理并自行解决关键问题的CE阐释科学研究(AGI)，但它们却离我们意味着的家庭早先，最尽意味著理应地尽力有机体已完成日常家庭中时会的特定侦查。将各种运用阐释科学研究组合到四人后，缺点还意味著巧合，比如混合了话音辨别和重构管控的Siri。毕竟你要说Siri的缺点也或许不咋地，但想想与靠可视的资讯远比，我们从未朝著跃进了一大步。

不积跬步无以至千里。

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