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采用机器学习模式的谷歌日历应用

目前,谷歌已经采用机器学习模式开发其日历应用程序,努力帮助用户更好的跟踪和完成长期目标。

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用户只需添加一个个人目标 – 每周去健身房三次,谷歌日历将帮助他们找到时间和并自动粘贴到事项中。

设定一个目标要求用户回答几个问题,在特定的次数和持续时间内完成。通过设置,日历将着眼于用户的日程安排,并找到最好的窗口来安排时间,帮助用户完成目标。

大多数科技公司利用机器学习模式开发产品的另一个例子 – 模式识别和计算学习理论的概念 – 使其用户享受更轻松便利的生活。

日历功能也被巧妙地与行为分析和情感分析的元素相融合,目的在于鼓励用户保持原定的时间安排,否则他们可能会放弃原计划。

它可以被看作是一种对拖延时间行为的诅咒。

来看看该应用的其他特点,如果用户添加了另一个事项而恰好直接与个人目标产生冲突了,日历将会自动重新安排,允许用户可以随时更改目标。

不过不用担心 – 日历会随后自动设置完成。

“日历帮助您充分利用时间 – 而不只是跟踪事项的工具。”谷歌的一名产品经理Jyoti Ramnath在4月12日的博客文章中写道。 “无论是阅读更多的书籍,学习一门新语言或经常去锻炼,实现自己的目标可真是辛苦。”

谷歌在机器学习上的投资规模远大于其日历应用。3月,该公司宣布alpha版本云机器学习,这是一款基于其TensorFlow机器学习框架,使用分布式学习算法  为建设和培训自定义数据模型的组织架构。

除了谷歌,Facebook、Salesforce、微软和许多其他科技巨头都已在人工智能(AI)专家和机器学习平台上加速展开投资。

Salesforce在人工智能领域已悄然积累了一些财富,与本月初收购了MetaMind,一家致力于自动化图像识别深度学习的公司。

IBM Watson登陆全球税务审计和咨询公司毕马威(KPMG),其目的是使用Watson的认知计算能力来观察数据量,从人的角度来看,这是不可能进行管理的。

根据Gartner的十月份报告,机器学习可能会引起一些智能机器的实现,包括机器人、自主车、虚拟个人助理(VPAS)和智能顾问,所有这些都属于自主或半自主方式的行为表现。

“在未来五年,我们将发展到一个充满智能代理交付动态、关联行为和接口的postapp世界,”副总裁兼Gartner研究员David Cearley在报告中写道。“IT领导者应该不断探索如何利用自主的东西和代理来增加人类活动。然而他们必须认识到智能代理将是一个长期的现象,这将在未来的20年中促进其自身的持续发展并扩展用户量。”

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