人工智能:它是什么

人工智能(AI)已经通过“物联网”的概念深入到我们的日常生活中,也已经在商业世界中扎根。许多公司已经在其不同的应用程序中使用了人工智能,包括预测市场行为、执行重复性任务或在某些事情不正常时发出警报。 尽管预测指向人工智能的增长,但事实是无法估计当前的市场规模,主要是由于识别人工智能的命名不同,这意味着它不存在. 既没有共识也没有证据表明它的含义或该技术中的任务类型。 目录[隐藏] 什么是人工智能? 人工智能的主要概念 人工智能应用 人工智能和大数据 人工智能的现在和未

来 什么是人工智能? 我们可以将最广义的人工智能定义为机器模仿人类技能的能力,例如思考、推理和决策、学习或语言功能。它的开发和采用正在迅速增长,部分原因是迫切需要管理大量数据。IBM、谷歌或亚马逊等大公司在更大程度上支持他们的发展,在他们主导市场的技术竞赛中。 此外,人工智能在行业中占有重要地位,许多大公司已经将其纳入其不同方面的管理流程,这要归功于机器模拟人类思维、在参数范围内推​​理和制造的能力越来越强。决定。 挤压页面 人工智能的主要概念 机器学习。它是指由机

器开发的学习过程

,受训练算法的青睐,并基于数据或以前的案例,而不  斯洛文尼亚电话号码列表   是由人类编程。机器学习基于从数百万数据中识别复杂模式的自动学习系统。这要归功于一种算法,该算法在对数据进行分析后,被训练来预测行为或“理解”行为的原因。与人类学习一样,机器学习系统会随着时间的推移而改进,基于更多的“经验”,其优势在于它们是完全自主的。 神经网络。 它们是一种基于自然认知过程的算法,不是人类,而是纯粹的动物,因为它们的灵感来自神经系统在学习过程中的工作方式。神经网络使用特定的数据集进行训练,

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以便对查询给出正确答案。如果发生错误,则重复该过程以使错误率逐渐降低。这是一个类似于统计回归的过程,用于估计变量之间的关系。 遗传算法。 它是一种旨在优化机器学习的算法,因为它们通过模仿通过自然选择、重组和突变发生的生物进化来工作。它们在优化具有大量可能解决方案的问题方面特别有效。它们被归类在所谓的进化算法中。其应用于商业和营销领域的功能包括预测、机器人行为学习和模糊逻辑规则以及语言分析、自然语言处理和消歧。 归纳算法。这些是能够发现数据模

式并创建规则的学习算法

与演绎过程不同,演绎过程意味着存在预先建立的规则,而归纳过程则相反,并创建规则来解释发生的事情,因为它们发生了。 深度学习。深度学习由一组机器学习算法组成,这些算法从数据表示中学习。它是机器学习的一个分支,它基于逻辑结构并使用神经网络层来检测感知元素中的某些特征,即隐藏在数据中的特征。深度学习的灵感来自人类神经系统的功能以及专门执行特定任务的神经元网络。它用于数据分类和识别数据模式中的异常。 专家系统。 它是一个模拟人类决策能力的计算系统,旨在解决问题。

它们的工作原理是存储有关某个领域的特定知识,然后使用它通过对结论的逻辑推论来解决问题。他们寻求质量和响应时间的改进。它们是最原始的人工智能形式,必须具有一系列预定义的知识,才能将以前的解决方案应用于新问题。 知识的表示。 它是人工智能的一个分支,以允许推断和得出结论的方式表示信息。它分析形式思想,一旦获得知识,它就会寻找一种象征性的、完整的、精确的和清晰的表示。它基于与逻辑相关的规则并使用符号,无论它们是图像、文字、字符串还是电信号集。它是机器获取知识、

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