计算力
计算力是模型训练和在线推论的运算基础,尤其是在深度神经网络中,不仅训练的依赖数据量大,而且算法模型的本身网络深度和模型复杂度都非常高,需要足够的计算力对模型的参数进行训练,可以说计算力就是人工智能技术的生产力。
算法模型
算法模型是人工智能落地的承载体,通过算法模型对业务产生实际反馈效果。例如在人脸识别中,通过人脸识别的算法模型对不同人的人脸进行认证,认证的结果实现对业务的承接,算法模型本身是不具备价值的,但是算法模型和业务关联起来,就会产生效益。
算法数据
数据的重要性在人工智能落地中毋庸置疑,但是对于数据则有一定的要求,主要体现在两个方面,一方面数据代表的特征需要足够的全面;另一方面数据的量级足够多,并非简单的数据量大,而是数据在更大的数据量级上覆盖数据本身的特征。