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语音通知 API 描述 SingleCallByVoice 调用接口SingleCallByVoice发起语音文件类型的语音通知。 SingleCallByTts 调用SingleCallByTts向指定号码发起语音语音验证码。 语音验证码 API 描述 SingleCallByTts 调用SingleCallByTts向指定号码发起语音语音验证码。 语音IvrCall API 描述 IvrCall 调用IvrCall向指定号码发起交互式语音通话。 动态IVR呼转回调接口 语音服务支持在控制台上对全局添加号码回拨设置,当客户回拨号码时,在通话中播放指定录音文件或设置动态IVR。 语音双呼 API 描述 ClickToDial 调用ClickToDial发起一次双方通话。 CancelCall 调用CancelCall取消ClickToDial发起的点击拨号。 智能语音交互呼出 API 描述 SmartCall 调用接口SmartCall发起智能语音交互通话。 SmartCallOperate 调用接口SmartCallOperate在智能外呼通话中,发起指定动作。 (新版)智能外呼机器人 API 描述 CreateRobotTask 调用接口CreateRobotTask发起智能语音机器人外呼任务。 UploadRobotTaskCalledFile 调用UploadRobotTaskCalledFile上传智能语音任务的被叫号码。 QueryRobotTaskList 调用QueryRobotTaskList获取智能语音任务详情。 CancelRobotTask 调用CancelRobotTask终止智能语音任务。 CancelOrderRobotTask 调用CancelOrderRobotTask取消定时启动智能语音任务。 QueryRobotTaskCallDetail 调用QueryRobotTaskCallDetail查询智能语音任务通话详情。 QueryRobotv2AllList 调用QueryRobotv2AllList获取机器人全量列表。 QueryRobotTaskCallList 调用QueryRobotTaskCallList查询智能语音任务通话列表。 DeleteRobotTask 调用DeleteRobotTask删除智能语音任务。 QueryRobotTaskDetail 调用QueryRobotTaskDetail获取智能语音任务详情。 StartRobotTask 调用StartRobotTask启动智能语音任务或者定时启动智能语音任务。 StopRobotTask 调用StopRobotTask暂停智能语音任务。 回执消息 API 描述 VoiceCallReport 订阅呼叫中间状态消息。 VoiceRecordReport 订阅录音记录消息。 VoiceReport 订阅呼叫记录消息。 VoiceRTASRReport 订阅ASR实时消息。 呼叫记录查询 API 描述 QueryCallDetailByCallId 调用接口QueryCallDetailByCallId查询指定通话的呼叫详情。 (旧版)智能语音机器人 API 描述 QueryRobotInfoList 调用QueryRobotInfoList查看机器人列表。 QueryCallDetailByTaskId 调用QueryCallDetailByTaskId查看指定机器人外呼任务的话单详情。 BatchRobotSmartCall 调用BatchRobotSmartCall发起机器人外呼任务。

保持可爱mmm 2020-03-27 00:36:54 0 浏览量 回答数 0

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如何给商品配置智能机器人,机器人可以帮我实现什么功能呢?

弗洛仑 2019-12-01 19:42:54 282 浏览量 回答数 2

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人工智能技术百问——机器真的能取代人类吗

yq传送门 2019-12-01 20:27:57 4467 浏览量 回答数 3

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由金融服务中的智能机器人技术引发的种种思考

福利达人 2019-12-01 21:24:15 428 浏览量 回答数 0

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机器智能会超越人工智能吗?

问问小秘 2020-04-29 13:03:51 2 浏览量 回答数 1

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阿里巴巴人工智能实验室携众多黑科技亮相

青蛙跳 2019-12-01 21:45:10 1676 浏览量 回答数 0

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人工智能发展到今天起关键作用的是算法还是算力?

韩俊强 2019-12-01 19:37:06 1595 浏览量 回答数 11

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弱监督机器学习研究新进展

福利达人 2019-12-01 20:57:37 467 浏览量 回答数 0

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“机器学习”和“人工智能”有什么区别呢?如果这个东西是Python编程语言写的,那就叫“机器学习”如果是用PowerPoint写的,那就叫“人工智能”。 (图文无关) 机器学习和统计学

救火队员 2020-03-13 12:21:51 0 浏览量 回答数 0

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人工智能,机器学习,深度学习这几个概念的范围是这样的人工智能〉机器学习〉深度学习

北方的郎 2019-12-02 00:16:30 0 浏览量 回答数 0

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机器人智能编程,怎么学,学那个好。

人生的意义 2019-12-01 19:37:39 222 浏览量 回答数 0

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繁星辅助智能机器人怎么整

1626881211425102 2019-12-01 19:45:34 2169 浏览量 回答数 1

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大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统是怎么操作的?

zht2000 2019-12-01 20:25:00 2398 浏览量 回答数 1

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我觉得有三个维度,第一是说人工智能AI的技术来智能化的管控平台。我们现在数据库实例非常多,系统处理也变得越来越复杂。像NoSQL、OLTP、OLAP,要处理结构化数据,同时也要处理非结构化数据等等。在阿里,管理云上超过了几十万的实例数,集团内也有几十万的实例数,如何去高效和管理这么多的数据库实例?异常发现、异常检测、Slow SQL、MySQL、内存管理等这些都是依赖人工智能技术的。比如说在阿里巴巴集团内部用机器学习和人工智能技术实时去采集所有实例运行的状态,把它的IO/CPO的使用率和它的Workload的特点,去在线建模做8份大小的调整,每一个数据库的实例它是4G、8G、16G。为什么要做这件事?因为随着它一天Workload的变化,它实际上不需要在一天内的任何时候都需要一个非常大的Buffer,可能高峰Buffer要扩,等到峰值过去后Buffer可以缩下来,这样的话就可以把内存资源做一个动态调度。 第二是在内核里面。比如说做内存管理和做查询优化,现在业界也在开始使用一些机器学习的方法。传统使用一些简单的统计方法来做一些内存管理、做查询优化、Buffer Management,比如说LRU 或者 MRU这种非常简单的方式。现在可以看到有一些人工智能和机器学习的方法来做更复杂但是更智能化的、高效的智能化管理,以及CBO这是查询优化里很重要的一块。 第三个维度是说在数据库的应用层,需要对非结构化的数据进行处理,除了结构化的数据。比如说在ADB里面就把非结构化数据先做一个转换,把它从非结构化数据转化到高纬的向量,比如说用 embeddng把这种文档或者是图像甚至像视频都可以把他们映射到一个高维的空间里面,这样的话做一个向量处理引擎,就能把这种非结构化数据变成高维向量,再通过这些高维向量处理引擎把这些非结构化数据和结构化数据在一个数据库引擎里进行联合的查询和分析。这就是用数据库系统来支持AI机器学习和数据处理和 Workload。 总结来讲有两个维度AI或DB,就是机器学习和人工智能技术使得数据库系统更高效、更可靠、更好用。另外一个是DB或AI,就是用数据库的系统来支持机器学习和人工智能的处理。

问问小秘 2020-05-22 11:52:43 0 浏览量 回答数 0

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阿里云售后工程师是阿里智能机器人吗?还是真人?

ecs123 2019-12-01 22:07:11 1663 浏览量 回答数 2

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 1. 更加人性化的设计  Python的设计更加人性化,具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点,十分适合人工智能;开源免费,而且学习简单,很容易实现普及;内置强大的库,可以轻松实现更大强大的功能。  2. 总体的AI库  AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法;  pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎;  SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法,它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库;  EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎。  3. 机器学习库  PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库,它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法;  PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法,它支持Linux和Mac OS X;  scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具,它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包紧密联系在一起的;  MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法,流型学习方法,集中分类,概率方法,数据预处理方法等等。  4. 自然语言和文本处理库  NLTK开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析,有windows、Mac OSX和Linux版本。  Python具有丰富而强大的库,能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起,对于性能要求高的功能,可以用C/C++进行重写,而后封装成Python可以调用的扩展类库,这是人工智能必备功能,因此,Python编程对人工智能是一门非常有用的语言。

世事皆空 2019-12-02 01:07:33 0 浏览量 回答数 0

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谁能教教我怎么设置,智能外呼机器人的话术设置,需要注意哪些

1710169812163730 2020-05-08 20:34:50 0 浏览量 回答数 0

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智能外呼机器人,依托智能语音识别技术,可以把客户的语音识别成在后台变成汉字,进而根据分辨来判断用户的问题然后针对性回答问题,智能电销机器人可以有效的帮助企业提高运营效率,降低企业成本。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:17:18 0 浏览量 回答数 0

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阿里巴巴机器学习 平台AI

福利达人 2019-12-01 21:20:14 474 浏览量 回答数 0

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算法开启的人工智能时代!阿里聚安全算法挑战赛公开报名!

移动安全 2019-12-01 22:02:53 3854 浏览量 回答数 3

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算法开启的人工智能时代!阿里聚安全算法挑战赛公开报名!

移动安全 2019-12-01 22:02:57 2794 浏览量 回答数 0

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智能,无处不新鲜

dreedom 2019-12-01 21:51:04 1102 浏览量 回答数 0

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Re人工智能的复杂性会最终超越人脑么? 好像看过一篇报道,06年的时候机器智能的智慧水平就已经赶上人的大脑了 ------------------------- Re人工智能的复杂性会最终超越人脑么? 上帝创造了人,人又创造了机器人,这算一个循环码?挺有意思 人类发展到现在这种程度,被外物毁灭的机会不是很大了,最有可能的就是被自我毁灭,包括自己创造的智能生命

lhxr_2012 2019-12-01 23:42:02 0 浏览量 回答数 0

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亚马逊智能助手劝人自杀?是程序Bug还是机器人的思想?

有只黑白猫 2019-12-25 17:56:20 902 浏览量 回答数 5

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云小蜜智能服务机器人

福利达人 2019-12-01 21:26:24 361 浏览量 回答数 0

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机器学习,人工智能只是工具,可以结合实际业务问题,应用在不同的领域; 投资领域,也是重要的应用之一;譬如 twosigma就是一家结合大数据,机器学习,人工智能的金融科技公司; 阿里巴巴的机器学习平台PAI https://data.aliyun.com/product/learn?spm=5176.12825654.eofdhaal5.167.41592c4aR8orN3&aly_as=B-bdXTMv

游客enyoa5mwwomgu 2020-03-02 11:43:23 0 浏览量 回答数 0

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怎么获取机器人的消息和发送人的信息(手机号)

cjiaryan1 2019-12-01 21:20:41 1416 浏览量 回答数 2

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怎么获取机器人的消息和发送人的信息(手机号)

cjiaryan1 2019-12-01 21:20:42 1326 浏览量 回答数 3

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有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火,包括:数据挖掘工程师、机器学习工程师,算法工程师。 今年3月份时,谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手,轰动全世界,AI时代正式拉开序幕。实际上,人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时,就已被人们接受,而随着科技的发展,人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中,负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发任务呢。必须指出,人工智能和一般的计算机程序有极大的差别,它应当具有“能够自主学习知识”这一特点,这一特点也被称为“机器学习”。而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项,人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。  那么在AI时代,如何才能掌握相关的技能,成为企业需要的数据挖掘人才呢。 第一个门槛是数学 首先,机器学习的第一个门槛是数学知识。机器学习算法需要的数学知识集中在微积分、线性代数和概率与统计当中,具有本科理工科专业的同学对这些知识应该不陌生,如果你已经还给了老师,我还是建议你通过自学或大数据学习社区补充相关知识。所幸的是如果只是想合理应用机器学习算法,而不是做相关方向高精尖的研究,需要的数学知识啃一啃教科书还是基本能理解下来的。 第二个门槛是编程 跨过了第一步,就是如何动手解决问题。所谓工欲善其事必先利其器,如果没有工具,那么所有的材料和框架、逻辑、思路都给你,也寸步难行。因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法。对于有计算机编程基础的初学者而言,Python是很好的入门语言,很容易上手,同时又活跃的社区支持,丰富的工具包帮助我们完成想法。没有编程基础的同学掌握R或者平台自带的一些脚本语言也是不错的选择。 Make your hands dirty 接下来就是了解机器学习的工作流程和掌握常见的算法。一般机器学习步骤包括: 数据建模:将业务问题抽象为数学问题; 数据获取:获取有代表性的数据,如果数据量太大,需要考虑分布式存储和管理; 特征工程:包括特征预处理与特征选择两个核心步骤,前者主要是做数据清洗,好的数据清洗过程可以使算法的效果和性能得到显著提高,这一步体力活多一些,也比较耗时,但也是非常关键的一个步骤。特征选择对业务理解有一定要求,好的特征工程会降低对算法和数据量的依赖。 模型调优:所谓的训练数据都是在这个环节处理的,简单的说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立的特征工程是最优的。 这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程,只有大家自己多实践,多积累项目经验,才会有自己更深刻的认识。 翻过了数学和编程两座大山,就是如何实践的问题,其中一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛。国外的Kaggle和国内的阿里天池比赛都是很好的平台,你可以在上面获取真实的数据和队友们一起学习和进行竞赛,尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。 另外就是企业实习,可以先从简单的统计分析和数据清洗开始做起,积累自己对数据的感觉,同时了解企业的业务需求和生产环境。我们通常讲从事数据科学的要”Make your hands dirty”,就是说要通过多接触数据加深对数据和业务的理解,好厨子都是食材方面的专家,你不和你的“料”打交道,怎么能谈的上去应用好它。 摆脱学习的误区 初学机器学习可能有一个误区,就是一上来就陷入到对各种高大上算法的追逐当中。动不动就讨论我能不能用深度学习去解决这个问题啊。实际上脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的。上文中已经提到,好的特征工程会大大降低对算法和数据量的依赖,与其研究算法,不如先厘清业务问题。任何一个问题都可以用最传统的的算法,先完整的走完机器学习的整个工作流程,不断尝试各种算法深挖这些数据的价值,在运用过程中把数据、特征和算法搞透。真正积累出项目经验才是最快、最靠谱的学习路径。 自学还是培训 很多人在自学还是参加培训上比较纠结。我是这么理解的,上述过程中数学知识需要在本科及研究生阶段完成,离开学校的话基本上要靠自学才能补充这方面的知识,所以建议那些还在学校里读书并且有志于从事数据挖掘工作的同学在学校把数学基础打好,书到用时方恨少,希望大家珍惜在学校的学习时间。 除了数学以外,很多知识的确可以通过网络搜索的方式自学,但前提是你是否拥有超强的自主学习能力,通常拥有这种能力的多半是学霸,他们能够跟据自己的情况,找到最合适的学习资料和最快学习成长路径。如果你不属于这一类人,那么参加职业培训也许是个不错的选择,在老师的带领下可以走少很多弯路。另外任何学习不可能没有困难,也就是学习道路上的各种沟沟坎坎,通过老师的答疑解惑,可以让你轻松迈过这些障碍,尽快实现你的“小”目标。 机器学习这个领域想速成是不太可能的,但是就入门来说,如果能有人指点一二还是可以在短期内把这些经典算法都过一遍,这番学习可以对机器学习的整体有个基本的理解,从而尽快进入到这个领域。师傅领进门,修行靠个人,接下来就是如何钻进去了,好在现在很多开源库给我们提供了实现的方法,我们只需要构造基本的算法框架就可以了,大家在学习过程中应当尽可能广的学习机器学习的经典算法。 学习资料 至于机器学习的资料网上很多,大家可以找一下,我个人推荐李航老师的《统计机器学习》和周志华老师的《机器学习》这两门书,前者理论性较强,适合数学专业的同学,后者读起来相对轻松一些,适合大多数理工科专业的同学。

管理贝贝 2019-12-02 01:21:46 0 浏览量 回答数 0

问题

机器人和人工智能——从现在看未来

福利达人 2019-12-01 21:24:19 318 浏览量 回答数 0
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