En ce qui concerne CVA, beaucoup de gens peuvent être les mêmes que moi. Ils se sentent un peu confus et ne comprennent pas très bien ce que c'est. Autrement dit, vous pouvez le comprendre comme un ensemble de méthodes et d'étapes pour utiliser des algorithmes informatiques pour rendre les choses liées à la culture. Le point spécifique est que les ordinateurs apprennent à comprendre toutes les différentes choses dans les cultures, telles que les histoires, la musique, les coutumes et les habitudes à différents endroits, etc., puis. Ensuite, sur la base des choses que vous avez apprises, vous allez créer quelque chose de nouveau sur la culture, ou nous aider à analyser et analyser les phénomènes culturels existants. À cette époque de réseautage et d'informatisation, il a de nombreuses utilisations. Il peut fournir aux gens des cultures plus différentes, et peut également répandre la culture et être plus facilement connu de tout le monde.
1. Processus de collecte des données : c'est comme construire une maison avec un tas de briques, de carreaux et de pierres, et rien ne peut être fait sans matériaux. Ici, nous devons trouver des données liées à la culture, telles que des livres anciens, des enregistrements et des vidéos de légende folklorique à divers endroits, et des photos et des informations de description spécifiques des anciens objets cachés dans les musées, etc. De plus, nous devons nous assurer que les données que nous avons trouvées sont exactes et qu'il n'y a pas beaucoup de choses inutiles. Sinon, l'algorithme le calculera plus tard et il peut être … euh, ce sera peu fiable. Plusieurs fois, le problème est que certaines données culturelles particulièrement rares que personne ne connaît est difficile à collecter.
2. Processus d'apprentissage de l'algorithme : Une fois les données apportées, il est temps de laisser les algorithmes informatiques s'allumer … il est temps de commencer à fonctionner. Une étape très critique est l'extraction de caractéristiques, ce qui signifie que vous devez penser aux moyens de laisser l'ordinateur "voir" ce que signifient ces contenus culturels et trouver les choses les plus importantes et les plus représentatives à partir d'un si grand nombre de vidéos de texte. Ensuite, nous devons concevoir des modèles d'apprentissage spécifiques, tels que le réseau neuronal dont tout le monde semble toujours parler maintenant, des modèles d'outils complexes ou profonds, de sorte qu'en apprenant ces données, il peut lentement résumer les caractéristiques et les règles uniques que différentes cultures elles-mêmes ont. Ce processus doit être patient, pas fait tout de suite, mais il doit être jugé et ajusté à plusieurs reprises.
3. Scénarios d'application spécifiques : Que peut vraiment penser qu'il est utile, c'est la bonne chose, non? La CVA peut être utilisée, par exemple, dans la protection du patrimoine culturel, elle est particulièrement significative. Il peut sauver certains arts folkloriques et en particulier les anciens opéras qui sont sur le point d'être perdus de manière numérique, et peuvent également faire savoir à plus de gens quel est leur charme à travers des algorithmes. En outre, cela peut également aider dans l'industrie créative. Par exemple, lors de l'écriture de chansons, l'algorithme peut être en mesure de combiner des tons et des rythmes communs dans un certain style musical pour donner à l'auteur-compositeur un … beaucoup d'idées et une inspiration créative. Parfois, les choses faites sont très réelles, ce qui fait que les gens se sentent … eh bien, il est spécialement basé sur une certaine culture.
4. Q: Quelle est la différence entre l'ACVA et ce type d'analyse de données ordinaire?
Réponse: Oh, c'est différent. Analyse des données ordinaires … Il peut s'agir de regarder les modifications des nombres dans les données, certaines règles simples et de traiter principalement des données relativement soignées et de calcul directement. Et CVA, il est spécialisé dans le travail sur divers contenus culturels étranges et désordonnés, doit faire face à la signification des mots et au genre de musique qui vient de … oui! Ce genre de sentiment émotionnel nécessite de comprendre les choses très subtiles de la culture, qui est beaucoup plus compliquée et difficile que l'analyse des données ordinaire … et les aspects à considérer sont beaucoup plus spéciaux.
5. Question: Lorsque vous utilisez cet algorithme, corrigerez-vous certaines des choses que vous voulez vraiment dire dans la culture, ou sera-t-elle trop simple? C'est comme jeter l'essence?
Réponse: Cette question dépend de la conception de l'algorithme spécifique et de la façon dont la personne qui l'utilise contrôle. À proprement parler – vous devez vraiment faire attention. Si les données ne sont pas entièrement fournies, elle est un peu à l'extérieur du bleu, ou la compréhension de l'algorithme … non! L'algorithme a des limites et la propre structure du modèle est faible, donc ce qui est traité peut couvrir une grande partie de la diversité réelle et riche de la culture, ou lisser certaines significations intérieures particulièrement profondes et les simplifier, et ne parvient pas à affiner et à découvrir pleinement les points forts culturels les plus précieux et les plus uniques. Par conséquent, chaque fois, nous devons demander aux experts qui comprennent la culture de venir nous aider à le regarder et coopérer avec des techniciens qui comprennent les algorithmes et la programmation pour le calibrer, ce qui sera mieux.
Mon opinion personnelle est que cette chose a un grand potentiel et des perspectives, mais il y a de nombreux problèmes à surmonter dans la pratique. Nous devons le faire soigneusement petit à petit. Nous ne pouvons pas travailler plus dur et le faire rapidement pour rattraper la popularité et détruire la signification originale de la culture. Nous devons équilibrer les limites des capacités des algorithmes et les aspects uniques et approfondis de la culture, afin qu'il puisse faire les choses autant que possible pour réaliser de bonnes choses.
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