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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习人工智能技术的以相关应方法，下面我们就通过案例分析来了解一下，人工智能技术应用都有哪些。
1、协同学习(CollaborativeLearning)
协同学习简单来说就是利用不同的计算实体，使它们共同协作，以产生比自己所取得的更好的学习成果。一个的例子就是利用物联网传感器网络的节点进行分析，或称为边缘分析。随着物联网的发展，将会有越来越多单独的实体被用来以多种方式进行协同学习。
2、深度个性化推荐(DeeperPersonalization)
个性化推荐既是伟大的，但它同样也会令用户感到厌烦。我们经常会收到一些没有什么价值的建议，而那些个性化推荐似乎与我们实际上可能感兴趣的任何东西没有任何实际的关系。但将来，凭着机器学习技术的发展，相信用户将会收到更精确的建议，推送的广告也变得更有效，准确性也更高。用户体验也将大大提升。
3、认知服务(CognitiveService)
这项技术包括类似API和服务的工具包，开发者可以通过这些工具创建更多可发现而且是智能的应用程序。机器学习API将允许开发者引入智能功能，如情感检测分析;声音、面部和视觉识别;并将语言和声音理解融入其应用程序中。这个领域的未来将是为所有人推出深度个性化的计算体验。
简单来说，认知服务可向应用、网站和机器人注入智能算法，以自然的沟通方式来观察、倾听、谈话、了解和解释用户需求。
5、更好的无监督学习算法(UnsupervisedAlgorithms)
当给学习算法输入的数据没有赋予标签时，就可以认为是无监督学习，它自己会在输入的数据中找到结构。事实上，无监督学习本身就是一个目标，比如发现数据中隐藏的模式，或者实现目的的手段，通常也会把无监督学习称为特征学习。构建更智能的无监督学习算法的进步，将会带来更快、更准确的结果。
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