人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
这篇文章给大家聊聊关于人工智能发展及算法,以及人工智能算法工程师对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站哦。
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你们说的都太复杂了,希望我的描述能让外行们看懂。
当前运用的人工智能的算法,在本质上就是输入x得到反馈y。
至于怎么从x得到的y,我们可以列一个线性方程y=mx+b。
它表示是x和y的关系。只不过是从前我们学的是根据x求y,在人工智能领域是,知道输入x和输出y,要求出的是系数m和常数b。
线性回归有监督学习就是持续输入大量的配对的x和y,调整系数m和常数b,让线性方程更好的匹配数据。这个方程永远不能以百分之百的准确率匹配x和y,但是它能被用来做预测。一旦你确定了一个可靠的函数,你输入x的值,变成得到一个正确率很高的y值。
即使复杂如阿尔法狗,它不过是得到了一个无比复杂的系数m,万变不离其宗,它的算法仍然能被表达为y=mx+b。
聚类分析有监督学习还可以被用来做分类,类似于把水从池子里分到桶里。例如,如果数据带有特点x,它进入一号桶;如果没有,它进入二号桶。在这种情况下,你仍然可能认为这是在用x预测y,只是在这里y不是数值而是类别。当然,分水的桶可以准备很多。
分类算法可以来过滤垃圾邮件,分析x光片的异常,确认案件的相关资料,为一个岗位选择合适的简历,甚至做marketsegmentation。
什么是AI?
人工智能(AI)是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力和能力,可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。
下面通过对比让您一目了然:
什么是算法?
算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
结合上图,就好理解了。
机器并不是像人一样具备活的智慧,像小孩子给他一只猫供他学习,他自己学会了,便会自己认出下一只猫。而机器是靠输入巨大数量的猫的图片,供机器处理,最后给机器一张猫的图片,机器会做出这样图片有多少概率是以前学习的“猫”。而算法就是机器在这个处理过程中遵循的策略机制。例如现在比较流行的卷积神经网络。也给您一张图,您可以直观感受一下。
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AI和算法是相互关联但不同的概念。AI指的是人工智能,是一种应用计算机科学来模拟人类智能的广泛领域,包括机器学习、深度学习等。算法则是解决特定问题的步骤和规则,是实现AI的具体方法和技术。因此,AI涵盖了算法,算法是实现AI的一种技术手段。
人工智能在信息分类上的算法有:
1.NaiveBayesianMode朴素贝叶斯模型
2.KNearestNeighbors(KNN)K近邻
3.SupportVectorMachines(SVM)支持向量机
4.DecisionTrees决策树
5.RandomTrees随机森林
6.深度神经网络CNN、RNN
神经网络是对非线性可分数据的分类方法。与输入直接相连的称为隐藏层(hiddenlayer),与输出直接相连的称为输出层(outputlayer)
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