专栏首页分母为零什么是人工智能?

什么是人工智能?

人工智能

人工智能(英语:Artificial Intelligence,缩写为AI,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。

AI发展史如下图:

人工智能、机器学习与深度学习

机器学习是人工智能的子集。这意味着所有的机器学习都能算作人工智能,但并非所有人工智能都属于机器学习。

深度学习是机器学习的一个子集。深度人工神经网络是一类在图像识别、声音识别、推荐系统等重要问题上不断刷新准确率纪录的算法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。

机器学习

机器学习是人工智能的一个分支。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

机器学习的主要目的是为了让机器从用户和输入数据等处获得知识,从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。这一方法可以帮助解决更多问题、减少错误,提高解决问题的效率。

机器学习的方法各种各样,主要分为监督学习和非监督学习两大类。监督学习指事先给定机器一些训练样本并且告诉样本的类别,然后根据这些样本的类别进行训练,提取出这些样本的共同属性或者训练一个分类器,等新来一个样本,则通过训练得到的共同属性或者分类器进行判断该样本的类别。监督学习根据输出结果的离散性和连续性,分为分类和回归两类。非监督学习是不给定训练样本,直接给定一些样本和一些规则,让机器自动根据一些规则进行分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析,从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。

  • 监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
  • 无监督学习与监督学习相比,训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成对抗网络(GAN)、聚类。
  • 半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。
  • 增强学习机器为了达成目标,随着环境的变动,而逐步调整其行为,并评估每一个行动之后所到的回馈是正向的或负向的。

AI涉及的行业

  • 银行
  • 保险
  • 政务
  • 安防
  • 能源
  • 医疗
  • 零售
  • 证券

本文分享自微信公众号 - 分母为零(gmg1014),作者:gmg

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原始发表时间:2020-03-07

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