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人工智能和机器学习变得简单

2019-03-04 23:5268机器人网编辑:南方发布人气:


最近,人工AI技术和机器学习是科技行业的热门话题。也许比我们的日常生活更多的人工智能(AI)正在更多地影响商业世界。2014 年,人工智能创业公司投资的风险资本金额约为 3 亿美元,比一年前增加了 300%(彭博社)。人工智能充满了每个角落,从游戏站到维护工作中的复杂信息。电脑工程师和科学家正在努力在机器中传授智能行为,使他们思考并响应实时情况。人工智能正在从一个研究主题过渡到企业采用的早期阶段。像谷歌和 Facebook 这样的科技巨头已经对人工智能和机器学习投入了大量赌注,并且已经在他们的产品中使用它。但这只是一个开始,在接下来的几年里,我们可能会看到人工智能稳步滑入一个接一个的产品。
 
什么是人工智能?
根据斯坦福大学研究员 John McCarthy 的说法,“人工智能是制造智能机器的科学和工程,尤其是智能计算机程序。人工智能与使用计算机理解人类智能的类似任务有关,但人工智能并不局限于生物可观察的方法。“
 
简而言之,AI 的目标是使计算机/计算机程序足够聪明,以模仿人类的思维行为。
 
知识工程是人工智能研究的重要组成部分。机器和程序需要拥有与世界相关的丰富信息,以便经常像人一样行动和反应。AI 必须能够访问所有属性,类别,对象和关系,以实现知识工程。AI 在机器中启动常识,解决问题和分析推理能力,这是一项艰巨而繁琐的工作。
 
AI 服务可以分为垂直或水平 AI
 
什么是垂直 AI?
这些服务专注于单一工作,无论是调度会议,自动重复工作等。垂直 AI 机器人只为您执行一项工作并且做得很好,我们可能会将它们误认为是人。
 
什么是水平 AI?
这些服务使他们能够处理多个任务。没有一项工作要做。Cortana,Siri 和 Alexa 是横向 AI 的一些例子。这些服务作为问答设置更加重要,例如“纽约的温度是多少?”或“致电 Alex”。它们可以完成多项任务,而不仅仅是完成特定任务。
 
人工智能是通过分析人类大脑在解决问题的同时如何工作,然后使用分析问题解决技术来构建复杂算法来执行类似任务来实现的。AI 是一个自动化决策系统,可以自动学习,调整,建议和采取行动。在核心,他们需要能够从他们的经验中学习的算法。这就是机器学习的用武之地。
 
什么是机器学习?
人工智能和机器学习现在是很趋势和混淆的术语。机器学习(ML)是人工智能的一个子集。ML 是一门设计和应用算法的科学,能够从过去的案例中学习东西。如果过去存在某种行为,那么您可以预测它是否会再次发生。意味着如果没有过去的情况那么就没有预测。
 
ML 可用于解决诸如信用卡欺诈检测,启用自动驾驶汽车以及面部检测和识别等棘手问题。ML 使用复杂的算法,不断迭代大型数据集,分析数据中的模式,并促进机器响应未明确编程的不同情况。机器从历史中学习,以产生可靠的结果。ML 算法使用计算机科学和统计来预测理性输出。
 
ML 有 3 个主要区域:
 
监督学习
在监督学习中,向系统提供训练数据集。监督学习算法分析数据并产生推断的功能。由此产生的正确解决方案可用于映射新示例。信用卡欺诈检测是监督学习算法的一个例子。
无监督学习
无监督学习算法要困难得多,因为要馈送的数据是非聚集的而不是数据集。这里的目标是让机器在没有任何监督的情况下自行学习。没有提供任何问题的正确解决方案。算法本身在数据中找到模式。监督学习的一个例子是推荐引擎,它存在于所有电子商务网站或 Facebook 好友请求建议机制上。
强化学习
这种类型的机器学习算法允​​许软件代理和机器自动确定特定上下文中的理想行为,以最大化其性能。强化学习是通过表征学习问题而不是通过表征学习方法来定义的。任何非常适合解决问题的方法,我们都认为它是强化学习方法。强化学习假设软件代理即机器人,计算机程序或机器人与动态环境相连以达到明确的目标。该技术选择能够有效且快速地给出预期输出的动作。
(来源:未知)

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