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人工智能一般如何訓(xùn)練模型（人工智能一般如何訓(xùn)練模型技術(shù)）

發(fā)布時間：2023-03-13 10:25:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 55 問大家

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本文目錄:

1、人工智能的數(shù)據(jù)、算法和處理，三者缺一不可
2、人工智能學(xué)習(xí)難度如何？
3、學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識?
4、人工智能最主要的模型以及算法是什么呢感覺很多數(shù)學(xué)公式都不是太好懂啊

人工智能一般如何訓(xùn)練模型（人工智能一般如何訓(xùn)練模型技術(shù)）

一、人工智能的數(shù)據(jù)、算法和處理，三者缺一不可

有人認為，數(shù)據(jù)就宛如人工智能的汽油，重點應(yīng)該是干凈的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和對數(shù)據(jù)含義的深刻理解。

有些人說，沒有來龍去脈的數(shù)據(jù)是沒有意義的，這些數(shù)據(jù)的來龍去脈可以是其他數(shù)據(jù)、模型/算法或處理流程。

讓我們以一種簡潔的方式探究這些人工智能的要素，以發(fā)現(xiàn)每種視角的優(yōu)點。

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是起點，因為它是非常有用的資產(chǎn)。

不管真假，人們都認為數(shù)據(jù)承載著知識，而利用這些知識將有利于那些善于研究數(shù)據(jù)的人。

對人工智能來說，從數(shù)據(jù)開始，并通過從中學(xué)習(xí)來利用優(yōu)勢，是有意義的。在數(shù)據(jù)量大、速度快的時代，使用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能十分便捷。

企業(yè)在商業(yè)智能方面有著悠久的歷史，很多工作都圍繞著數(shù)據(jù)展開。對于人工智能來說也沒什么不同。

原始數(shù)據(jù)一般通過數(shù)據(jù)采集獲得，隨后的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注相當(dāng)于對數(shù)據(jù)進行加工，然后輸送到人工智能算法和模型里進行調(diào)用。

人工智能訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)如果沒有保證足夠的多樣化和無偏性，就有可能產(chǎn)生人為的”AI偏見”等問題。

國內(nèi)的京東眾智、百度眾包、覺醒向量等都是專注于AI數(shù)據(jù)的智能眾包平臺。

算法

理解算法相對于自然環(huán)境下的靜態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢是很重要的。

事實上，組織可以通過優(yōu)化其業(yè)務(wù)的算法獲得優(yōu)勢。找到合適的公式、統(tǒng)計模型或預(yù)測是真正的商業(yè)藝術(shù)。

這些算法受到組織的保護，通常被認為是成功的秘密武器。

雖然它們依賴于干凈的數(shù)據(jù)，但數(shù)學(xué)或邏輯中隱含的規(guī)則才是許多行業(yè)的真正區(qū)別所在。

如果沒有精算師和他們寶貴的算法，保險業(yè)將何去何從?人工智能也不例外。

機器學(xué)習(xí)的常用算法包括決策樹、隨機森林算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫。

人工智能的算法按照模型訓(xùn)練方式和解決任務(wù)的不同可以分為好幾類，其中需要考慮的因素包括數(shù)據(jù)本身的數(shù)量、質(zhì)量和特點，具體業(yè)務(wù)場景中的問題，計算時間及精度要求等。

處理過程

正確的步驟或任務(wù)、適當(dāng)?shù)姆绞綄τ谌〉玫慕Y(jié)果質(zhì)量是至關(guān)重要的。

無論處理過程(process)是靜態(tài)的、可重復(fù)的，還是動態(tài)的、緊急的，都沒有區(qū)別。

知道下一步的最佳行動是獲得最佳業(yè)務(wù)結(jié)果的關(guān)鍵。

好的處理過程就是在正確的時間使用正確的數(shù)據(jù)和算法。

由于流程的精確性，業(yè)務(wù)結(jié)果肯定是準(zhǔn)確的，并且可以通過使用各種形式的監(jiān)督的透明反饋周期進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

三者缺一不可?

真正的結(jié)論是，要想獲得長期的成功，你需要這三者。人們可以先從其中一個要素開始，接著添加其他要素。

隨著機器學(xué)習(xí)逐漸展現(xiàn)出其威力，許多人工智能項目都是從數(shù)據(jù)開始的。

但隨著人工智能的發(fā)展，算法和處理過程也將成為不可忽視的要素。

基于數(shù)據(jù)的人工智能目前運行良好，隨著問題的復(fù)雜性和范圍的擴大，算法和處理流程的重要性將會凸顯。

如同三角形需要三條邊來穩(wěn)定形狀，人工智能也將需要全部的三要素來完善自身。

來源（今日頭條）

二、人工智能學(xué)習(xí)難度如何？

人工智能學(xué)習(xí)難度很大，人工智能目前主要方向是深度學(xué)習(xí)，里面涉及到的數(shù)學(xué)內(nèi)容非常多，已經(jīng)不是簡單純粹的編程問題。如需學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，推薦選擇【達內(nèi)教育】。

學(xué)習(xí)人工智能的方法：

1、打好基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)高數(shù)和【Python編程語言】。

高等數(shù)學(xué)是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)，因為人工智能里面會設(shè)計很多數(shù)據(jù)、算法的問題，而這些算法又是數(shù)學(xué)推導(dǎo)出來，所以要理解算法，就需要先學(xué)習(xí)一部分高數(shù)知識。先將高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識學(xué)透，從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等入門。

2、階段晉升，開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法。

掌握以上基礎(chǔ)以后，就要開始學(xué)習(xí)完機器學(xué)習(xí)的算法，并通過案例實踐來加深理解和掌握。

3、不斷挑戰(zhàn)，接觸深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)需要機器大量的經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，所以掌握一些數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的技能，然后再用來訓(xùn)練模式。感興趣的話點擊此處，免費學(xué)習(xí)一下

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三、學(xué)習(xí)人工智能AI需要哪些知識?

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。

人工智能一般如何訓(xùn)練模型（人工智能一般如何訓(xùn)練模型技術(shù)）

拓展資料：

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。