智能時(shí)代讀后感

　　讀完某一作品后，相信大家一定領(lǐng)會(huì)了不少東西，讓我們好好寫份讀后感，把你的收獲和感想記錄下來(lái)吧。到底應(yīng)如何寫讀后感呢？以下是小編精心整理的智能時(shí)代讀后感，希望對(duì)大家有所幫助。

智能時(shí)代讀后感1

　　從底層邏輯來(lái)揭示智能革命的來(lái)臨。

　　人類對(duì)環(huán)境的觀察而積累下來(lái)的經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)了文明發(fā)展，這些經(jīng)驗(yàn)、文字、現(xiàn)象代表的數(shù)據(jù)是人類智能—智慧與能力—不斷前行的基石。

　　大數(shù)據(jù)是機(jī)器智能的來(lái)源，要求具有多維度、完備性、時(shí)效性。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，產(chǎn)生了一種不同于機(jī)械思維的新的大數(shù)據(jù)思維。不關(guān)注因果關(guān)系，而關(guān)注數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。即從大量的數(shù)據(jù)中直接找答案，即使不知道原因。

　　在技術(shù)上數(shù)據(jù)來(lái)源、儲(chǔ)存技術(shù)、傳輸能力、處理能力已經(jīng)帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)的興起，但仍面臨著挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)隱私也是智能時(shí)代所要面臨的`重大挑戰(zhàn)。

　　大數(shù)據(jù)及智能化在一些領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用起來(lái)，比如智能電表捕捉毒販、以色列的灌溉系統(tǒng)、TESLA智能制造，醫(yī)學(xué)診斷、基因技術(shù)等等。

　　如同前兩次工業(yè)革命，智能革命也會(huì)帶來(lái)社會(huì)的強(qiáng)烈動(dòng)蕩，勞動(dòng)力面臨著淘汰與再分配，這個(gè)時(shí)間可能會(huì)持續(xù)半個(gè)世紀(jì)。所以，正如封面頂部所書(shū)，我們要么加入智能革命控制未來(lái)，要么就被淘汰。

　　這不是一本面向技術(shù)人員的書(shū)，而是從底層邏輯來(lái)揭示智能革命的來(lái)臨。吳軍博士清晰的邏輯、豐富而簡(jiǎn)單的例子、加上類比的歷史事件使得這本書(shū)易讀、易懂。

智能時(shí)代讀后感2

　　人工智能是未來(lái)XX年可期有大發(fā)展的領(lǐng)域，也是我們從事數(shù)據(jù)行業(yè)的職業(yè)愿景�？次疫@本書(shū)，更加堅(jiān)定這是一個(gè)可期，有意思的方向。

　　基本思路

　　經(jīng)典思路：目前在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，采用的是傳統(tǒng)的邏輯推理的分析的`思路。先提出問(wèn)題，再通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬐评磉M(jìn)行驗(yàn)證，解釋商業(yè)問(wèn)題。

　　新思路

　　嘗試使用相關(guān)性進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析；就是數(shù)據(jù)挖掘的一些技術(shù)，比如聚類、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等高級(jí)統(tǒng)計(jì)模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術(shù)門檻較高、解決經(jīng)典思路無(wú)法解答的問(wèn)題，也符合當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)思維、人工智能思維。新思路的處理問(wèn)題邏輯，先有相關(guān)性分析，找出導(dǎo)致問(wèn)題的相關(guān)性因素，然后再解釋背后的商業(yè)邏輯。

　　適用范圍

　　符合人腦的思維模式，由A —>B —> C的邏輯順序。在解決小而美的獨(dú)立case時(shí)，效率高。比如，“為什么今天某個(gè)頁(yè)面的轉(zhuǎn)化率突然升高啦”這類的問(wèn)題，通過(guò)邏輯推理，一步一步下鉆，可以很快定位原因。

　　新思路：這是AlphaGo下圍棋是采用的思路，決策next move是因?yàn)閚ext move對(duì)最終贏得棋局概率最高。這是一種結(jié)果導(dǎo)向的思維，將智能問(wèn)題變成了數(shù)據(jù)問(wèn)題。AlphaGo不需要知道如何布局，只關(guān)注每一次的落子都在提高最終勝利的概率。這種思路可以解決目標(biāo)明確且影響因素眾多的決策問(wèn)題。

智能時(shí)代讀后感3

　　1、智能將取代重復(fù)的勞動(dòng)，創(chuàng)意更重要，例如：懂得選煤廠工藝流程，可能比變成控制設(shè)備開(kāi)機(jī)順序重要。

　　2、數(shù)據(jù)足夠時(shí)大量的簡(jiǎn)單組合比少量精確模型能夠降低成本，從這個(gè)角度拖羅密采用大圓套小圓的思維更適合解決問(wèn)題，因?yàn)殚_(kāi)普勒的橢圓發(fā)現(xiàn)極具偶然性，而托羅密的方法更具實(shí)操性。例子還用日本光學(xué)相機(jī)超過(guò)德國(guó)。另一啟發(fā)做事要延長(zhǎng)避短，看著開(kāi)始按笨方法做事，總比只能著捷徑而不性動(dòng)要好。

　　3、切比雪夫大數(shù)定理

　　4、信息的作用是解決不確定性：

　　5、機(jī)械思維：確定性

　　大數(shù)據(jù)思維：用不確定性看待世界，用信息消除不確定性

　　人工智能取得的成就，不斷把各種智能問(wèn)題轉(zhuǎn)化成消除不確定性的問(wèn)題，然后再找到能夠消除相應(yīng)不確定性的信息。

　　6、信息的.等價(jià)性、相關(guān)性

　　7、大數(shù)據(jù)的三個(gè)特征：數(shù)據(jù)量大、多維度、完備性

　　8、大數(shù)據(jù)思維擺脫因果思維，可以接受解決問(wèn)題而不用追究原因

　　谷歌：搜索從“遵循因果關(guān)系”到“尋找相關(guān)性”

　　9、用大數(shù)據(jù)收集某公司的正常辦事流程和每個(gè)操作者的操作習(xí)慣，一旦流程有誤或行為習(xí)慣沒(méi)有記錄，采取措施終止操作。還有日本一種汽車的思路，手機(jī)駕駛員的身體信息和操作喜歡，假設(shè)有人盜車，相關(guān)信息不符，必須輸入密碼。

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