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人工智能與算法模型（人工智能與算法模型的區(qū)別）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-13 05:45:53 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 121 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能與算法模型的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能十大算法
2、如何看待未來的人工智能領(lǐng)域的發(fā)展？
3、算法相對(duì)論｜關(guān)于人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路的三點(diǎn)思考
4、人工智能開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法？

人工智能與算法模型（人工智能與算法模型的區(qū)別）

一、人工智能十大算法

人工智能十大算法如下

人工智能與算法模型（人工智能與算法模型的區(qū)別）

線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地?cái)M合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量（x 值）和數(shù)值結(jié)果（y 值）。然后就可以用這條線來預(yù)測未來的值！

邏輯回歸（Logistic regression）與線性回歸類似，但它是用于輸出為二進(jìn)制的情況（即，當(dāng)結(jié)果只能有兩個(gè)可能的值）。對(duì)最終輸出的預(yù)測是一個(gè)非線性的 S 型函數(shù)，稱為 logistic function, g()。

決策樹（Decision Trees）可用于回歸和分類任務(wù)。

樸素貝葉斯（Naive Bayes）是基于貝葉斯定理。它測量每個(gè)類的概率，每個(gè)類的條件概率給出 x 的值。這個(gè)算法用于分類問題，得到一個(gè)二進(jìn)制“是 / 非”的結(jié)果。看看下面的方程式。

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種用于分類問題的監(jiān)督算法。支持向量機(jī)試圖在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。為此，我們將數(shù)據(jù)項(xiàng)繪制為 n 維空間中的點(diǎn)，其中，n 是輸入特征的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，支持向量機(jī)找到一個(gè)最優(yōu)邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標(biāo)簽將可能的輸出進(jìn)行最佳分離。

K- 最近鄰算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常簡單。KNN 通過在整個(gè)訓(xùn)練集中搜索 K 個(gè)最相似的實(shí)例，即 K 個(gè)鄰居，并為所有這些 K 個(gè)實(shí)例分配一個(gè)公共輸出變量，來對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類。

K- 均值（K-means）是通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類來聚類的。例如，這個(gè)算法可用于根據(jù)購買歷史將用戶分組。它在數(shù)據(jù)集中找到 K 個(gè)聚類。K- 均值用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此，我們只需使用訓(xùn)練數(shù)據(jù) X，以及我們想要識(shí)別的聚類數(shù)量 K。

隨機(jī)森林（Random Forest）是一種非常流行的集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這個(gè)算法的基本思想是，許多人的意見要比個(gè)人的意見更準(zhǔn)確。在隨機(jī)森林中，我們使用決策樹集成（參見決策樹）。

由于我們今天能夠捕獲的數(shù)據(jù)量之大，機(jī)器學(xué)習(xí)問題變得更加復(fù)雜。這就意味著訓(xùn)練極其緩慢，而且很難找到一個(gè)好的解決方案。這一問題，通常被稱為“維數(shù)災(zāi)難”（Curse of dimensionality）。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANN）可以處理大型復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一組帶有權(quán)值的邊和節(jié)點(diǎn)組成的相互連接的層，稱為神經(jīng)元。在輸入層和輸出層之間，我們可以插入多個(gè)隱藏層。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了兩個(gè)隱藏層。除此之外，還需要處理深度學(xué)習(xí)。

二、如何看待未來的人工智能領(lǐng)域的發(fā)展？

人工智能是一項(xiàng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)，其發(fā)展速度越來越快，未來將有更多的創(chuàng)新和發(fā)展。以下是我對(duì)未來人工智能領(lǐng)域的發(fā)展的一些看法：

首先，人工智能的應(yīng)用將會(huì)更加普及

人工智能技術(shù)正在被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融、制造業(yè)、交通等各個(gè)領(lǐng)域，未來將會(huì)有更多的行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)來提高效率和降低成本。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能可以被用來輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、設(shè)計(jì)更精確的治療方案等，有望在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用。

其次，人工智能的算法和模型將不斷更新和優(yōu)化

隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和處理，人工智能算法和模型的性能將不斷提高，這將推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。例如，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展使得人工智能在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。

最后，人工智能與其他領(lǐng)域的融合將會(huì)更加緊密

未來，人工智能將與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)相結(jié)合，形成更加完整和綜合的解決方案，為各個(gè)行業(yè)提供更好的服務(wù)。例如，在智慧城市建設(shè)中，人工智能可以被用來優(yōu)化城市管理、提高城市安全、優(yōu)化城市交通等，有望在城市運(yùn)營中發(fā)揮重要作用。

總的來說，未來人工智能領(lǐng)域的發(fā)展將會(huì)是快速的，應(yīng)用場景也將會(huì)越來越多。我們需要關(guān)注和探索其發(fā)展路徑和風(fēng)險(xiǎn)，確保人工智能技術(shù)的發(fā)展符合人類的利益和道德準(zhǔn)則，同時(shí)保持開放和包容的心態(tài)，推動(dòng)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。

對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說，選擇是否要進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，需要考慮自身的興趣、能力和市場需求。

首先，要了解人工智能領(lǐng)域的知識(shí)和技能

人工智能涉及到很多方面的知識(shí)，包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等。學(xué)生需要具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，同時(shí)還需要掌握人工智能相關(guān)的算法、模型和框架等技術(shù)。如果學(xué)生對(duì)這些方面有濃厚的興趣，并且有耐心和毅力去學(xué)習(xí)，那么就可以考慮進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

其次，需要了解市場需求和就業(yè)前景

人工智能技術(shù)在各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，因此對(duì)于人工智能人才的需求也越來越大。目前，人工智能領(lǐng)域的就業(yè)前景非常好，但是競爭也很激烈，學(xué)生需要具備扎實(shí)的技術(shù)能力和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，才能在市場上獲得優(yōu)勢。

最后，還需要考慮自己的興趣和未來職業(yè)規(guī)劃

雖然人工智能領(lǐng)域的就業(yè)前景非常好，但是如果學(xué)生對(duì)這個(gè)領(lǐng)域沒有濃厚的興趣，只是因?yàn)榫蜆I(yè)前景而選擇，那么很可能會(huì)感到枯燥和無聊。因此，學(xué)生需要根據(jù)自己的興趣和職業(yè)規(guī)劃，來決定是否要進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。

總的來說，對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生來說，選擇是否要進(jìn)入人工智能領(lǐng)域需要考慮多個(gè)方面的因素。如果學(xué)生有濃厚的興趣，同時(shí)具備扎實(shí)的技術(shù)能力和豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，那么就可以考慮進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域，為自己的未來發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

三、算法相對(duì)論｜關(guān)于人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路的三點(diǎn)思考

彭嘉昊

在過去的2021年，我們見證了人工智能這個(gè)細(xì)分行業(yè)的起起伏伏，有些企業(yè)長期虧損乃至瀕臨破產(chǎn)，有些企業(yè)順利獲得融資或成功上市，可謂幾家歡喜幾家愁。但縱觀現(xiàn)在國內(nèi)人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路，總是無法回避一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問題，即“人工智能企業(yè)究竟離盈利還有多遠(yuǎn)？”誠然人工智能領(lǐng)域的研發(fā)工作需要巨大的投入，但所有的研發(fā)投入只有在產(chǎn)業(yè)化的落地場景中才能實(shí)現(xiàn)真正的商業(yè)價(jià)值，脫離了現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)業(yè)需求，人工智能只能停留在技術(shù)本身。

目前，人工智能的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的3個(gè)路徑：（1）AI+產(chǎn)業(yè)，即人工智能的技術(shù)型公司掌握某種人工智能技術(shù)后，向產(chǎn)業(yè)化的具體場景落地。比如商湯科技、云天勵(lì)飛、曠世科技等知名人工智能公司都是采取的這條路徑。（2）產(chǎn)業(yè)+AI，即由某一細(xì)分產(chǎn)業(yè)里的公司，尤其是頭部大型企業(yè)作為主導(dǎo)力量，主動(dòng)引入人工智能技術(shù)完成升級(jí)。比如平安保險(xiǎn)、、順豐快遞等細(xì)分領(lǐng)域的大型企業(yè)自身的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。（3）產(chǎn)學(xué)研成果轉(zhuǎn)化，即由高校和科研機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)，主動(dòng)面向市場的科研成果轉(zhuǎn)化道路。近些年各大頂尖高校都建立了人工智能研究院，諸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智能科研和成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)。

筆者從2020年以來持續(xù)走訪了上百家人工智能企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)，就在行業(yè)里的所見所聞，結(jié)合自己的想法，談一下我對(duì)于人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路的思考。

一、“AI+產(chǎn)業(yè)”的道路已經(jīng)進(jìn)入平臺(tái)期

“AI+產(chǎn)業(yè)”的模式，主要指人工智能的技術(shù)型公司通過技術(shù)先行，然后尋找合適的業(yè)務(wù)場景實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。這條路可以借鑒移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程，諸如淘寶、滴滴這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都是通過技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)0-1的全新產(chǎn)業(yè)。我們曾經(jīng)也認(rèn)為人工智能的技術(shù)型公司可以通過0-1的技術(shù)突破，借鑒移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)驗(yàn)，廣泛覆蓋到各行各業(yè)的細(xì)分場景中。但除了人臉識(shí)別等少數(shù)幾個(gè)場景外，人工智能的技術(shù)型公司并沒有復(fù)制科技前輩在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的成功。

其中的原因有很多，我們并不能將其簡單歸咎于市場、資本或團(tuán)隊(duì)本身，筆者認(rèn)為根源在于人工智能技術(shù)本身進(jìn)入了一個(gè)進(jìn)步相對(duì)緩慢的平臺(tái)期了，我們拿人工智能的三大核心要素：算力、算法和數(shù)據(jù)來對(duì)應(yīng)分析。

我們先說算力的問題，根據(jù)中國信息通信研究院在2021年《中國算力發(fā)展指數(shù)白皮書》的分析，雖然近些年基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增長，未來5年全球的增速甚至超過50%，但與日益復(fù)雜的算法模型和快速增長的現(xiàn)實(shí)需求而言，仍然存在較大的缺口。同時(shí)，存算一體架構(gòu)、量子計(jì)算、光子計(jì)算和類腦計(jì)算芯片尚處于實(shí)驗(yàn)室的研發(fā)階段，離大規(guī)模商業(yè)化還有較長的時(shí)間，無法以技術(shù)革命的方式實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。雖然，諸如商湯科技、華為等頭部公司采取了建立人工智能計(jì)算中心（AIDC）的方式，來滿足未來智能計(jì)算需求的快速增長；我國神威、天河、曙光三臺(tái)E級(jí)超算系統(tǒng)的研制工作也在逐步推進(jìn)，很多國內(nèi)的硬件公司著手計(jì)算機(jī)硬件的國產(chǎn)化替代。但從短期來看，算力將會(huì)是一個(gè)制約人工智能技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)困難。

我們再說到算法，算法表面上是計(jì)算機(jī)技術(shù)，但就本質(zhì)抽離分析它是個(gè)數(shù)學(xué)問題。近些年數(shù)學(xué)領(lǐng)域還是有很多發(fā)展，比如無限函數(shù)計(jì)算等，但在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的發(fā)展速度相對(duì)而言沒有那么的快。就算法這一特定領(lǐng)域的發(fā)展，中美最頂級(jí)的算法之間目前并沒有代差。雖然層算法需要投入海量的資金進(jìn)行研發(fā)，但是就應(yīng)用層來說，企業(yè)完全可以自己下載Gitub或OpenAI的開源代碼，或者使用百度、阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠的現(xiàn)有技術(shù)方案，從而大大降低技術(shù)應(yīng)用的門檻。在市場競爭的層面上，人工智能技術(shù)型公司并不必然比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司，甚至處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)更具有優(yōu)勢。

另外一個(gè)關(guān)鍵要素就是數(shù)據(jù)，我國從2020年開始就逐步收緊了數(shù)據(jù)安全相關(guān)的管理，《個(gè)人信息保護(hù)法》、《數(shù)據(jù)安全法》以及九部委《關(guān)于加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法綜合治理的指導(dǎo)意見》的陸續(xù)出臺(tái)，使得人工智能的技術(shù)型公司獲得數(shù)據(jù)的難度越來越，除非他們能夠深入到業(yè)務(wù)的細(xì)分場景中，否則很難像過去那樣獲得訓(xùn)練算法模型的大規(guī)模數(shù)據(jù)。而這些“喂養(yǎng)”算法模型的數(shù)據(jù)，大都掌握在產(chǎn)業(yè)里的公司，尤其是大型公司的手中。這些大型公司無論是處于商業(yè)目的，還是自身業(yè)務(wù)安全性的考慮，幾乎很難同人工智能的技術(shù)型公司開展合作，這也造成人工智能的技術(shù)型公司在產(chǎn)業(yè)化的道路上困難重重。

二、“產(chǎn)業(yè)+AI”和產(chǎn)學(xué)研成果轉(zhuǎn)化的機(jī)遇

“產(chǎn)業(yè)+AI”的路徑，屬于產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)自發(fā)性升級(jí)換代的過程，我們可以將其歸納進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)為了適應(yīng)市場競爭，會(huì)主動(dòng)尋求與人工智能領(lǐng)域的技術(shù)型公司或者研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，甚至自己建立團(tuán)隊(duì)完成研發(fā)工作。對(duì)于大部分產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)來說，他們面對(duì)的并不是0-1的全新市場，往往是在既有的紅海市場中競爭，這種長期在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的拼搏經(jīng)歷，使得他們在人工智能的產(chǎn)業(yè)化上具備以下兩大獨(dú)特優(yōu)勢：

1. 掌握了大量特定生產(chǎn)場景下的專業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)資料：我們一般稱其為行業(yè)knowhow，比如化工材料的配方或某種特殊的生產(chǎn)工藝流程等。這種行業(yè)knowhow往往是企業(yè)的核心機(jī)密，在一些數(shù)據(jù)采集封閉、生產(chǎn)流程保密的領(lǐng)域，往往只有少數(shù)幾家企業(yè)可以獲得足夠訓(xùn)練人工智能模型的專業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)資料。所以，很多產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)在尋找技術(shù)合作方時(shí)，會(huì)對(duì)侵略性較強(qiáng)的技術(shù)型公司比較排斥，往往要求技術(shù)型公司提交算法源代碼，目的在于避免培養(yǎng)潛在競爭對(duì)手。

2. 了解真實(shí)的交易和應(yīng)用場景：比如怎樣建立可靠的供應(yīng)鏈，怎樣探析市場的情報(bào)信息，怎樣建立全新的商業(yè)模式和盈利模式等。這些內(nèi)容看似都屬于業(yè)務(wù)相關(guān)的范疇，但卻是技術(shù)型公司的痛點(diǎn)，幾乎90%的人工智能公司都死在了打磨商業(yè)模式、尋找應(yīng)用場景的道路上。但對(duì)于產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)來說，敏銳捕捉市場機(jī)會(huì)并從產(chǎn)業(yè)里賺到錢，是他們與生俱來的天然能力，所有不具備這種能力的企業(yè)都在過去的市場競爭中淘汰掉了。

隨著人工智能技術(shù)準(zhǔn)入門檻的降低，大量傳統(tǒng)企業(yè)與人工智能技術(shù)的適配將更加便捷，未來每一家企業(yè)都具備成為“人工智能+公司”的潛質(zhì)。相信隨著國家新基建和數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的不斷深化，在各行各業(yè)里都會(huì)出現(xiàn)“產(chǎn)業(yè)+AI”的明星企業(yè)。

在人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路上，少不了高校和科研機(jī)構(gòu)的參與，對(duì)于產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)來說，高校和科研機(jī)構(gòu)可以很好補(bǔ)充其自身研發(fā)能力的不足。目前，我國的產(chǎn)學(xué)研成果轉(zhuǎn)化的之路并不十分順暢，雖然國家每年投入了大量科研經(jīng)費(fèi)，但由于學(xué)術(shù)、科研同商業(yè)、市場的差異巨大，高校和科研機(jī)構(gòu)在商業(yè)判斷和市場嗅覺等方面總顯得不太“接地氣”，更多的成果停留在實(shí)驗(yàn)室里很難走出去，面臨“酒香也怕巷子深”的現(xiàn)實(shí)窘境。

另外，高校和科研機(jī)構(gòu)往往在工程能力也有所欠缺，雖然容易聚集高層次的頂尖人才，但缺乏實(shí)際操作的操盤型業(yè)務(wù)能手。正因?yàn)閺?qiáng)于研發(fā)而弱于市場，高校和科研機(jī)構(gòu)往往更愿意將科技成果以出售、技術(shù)入股或收益分成的方式與產(chǎn)業(yè)里的企業(yè)進(jìn)行合作，而不是自己開拓市場。與人工智能的技術(shù)型公司相比，高校和科研機(jī)構(gòu)有著大量國家基礎(chǔ)科研經(jīng)費(fèi)的保障，對(duì)于本就容易聚集人才的高校和科研機(jī)構(gòu)來說，很多人工智能的技術(shù)型公司而言很復(fù)雜的技術(shù)，對(duì)于高校和科研機(jī)構(gòu)來說并不困難。隨著國家《科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》的修訂，科研人員參與到成果轉(zhuǎn)化的途徑也將更通暢，一旦企業(yè)找到適合自身的成果轉(zhuǎn)化路徑，就可以很好的與高校和科研機(jī)構(gòu)建立“產(chǎn)業(yè)+技術(shù)”的聯(lián)合?？梢灶A(yù)見，未來各類新型技術(shù)和成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)將持續(xù)涌現(xiàn)，作為技術(shù)與市場的橋梁。

三、以產(chǎn)業(yè)需求出發(fā)，以產(chǎn)業(yè)結(jié)果為驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)

人工智能行業(yè)的發(fā)展變化很快，即使在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的從業(yè)人員也免不了持續(xù)性、高強(qiáng)度的學(xué)習(xí)和研究。各行各業(yè)的專家在跨到人工智能這個(gè)領(lǐng)域的時(shí)候，可能都需要經(jīng)歷持續(xù)性“回頭看”的過程。筆者在2020年參與深圳特區(qū)人工智能立法的時(shí)候，關(guān)于“什么是人工智能”的界定，現(xiàn)在看起來內(nèi)涵和外延都不充分。過去，我們曾經(jīng)認(rèn)為人工智能就是模擬人的智能，但隨著近些年的發(fā)展，我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器在模擬人的智能上出現(xiàn)了很多痛點(diǎn)，但在模擬昆蟲、動(dòng)物的智能上反而進(jìn)展很快，很多成果應(yīng)用在障礙躲避、行為預(yù)判等諸多領(lǐng)域。于是，我們發(fā)現(xiàn)人工智能并不能單純界定為“模擬人的智能”，而應(yīng)當(dāng)是“人造的智能”。顯然，當(dāng)時(shí)幾乎所有的立法專家對(duì)于人工智能的基礎(chǔ)理解并不全面和前瞻。

人工智能學(xué)界有一個(gè)著名的猴子上樹的故事：我們不能認(rèn)為基于當(dāng)下在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，都是為通用人工智能的到來添磚加瓦；這正如我們不能認(rèn)為一只猴子上了樹，就意味著它向登月邁了一大步一樣。在人工智能的產(chǎn)業(yè)化之路上，我們必須保持著謙虛、務(wù)實(shí)的精神，一切從產(chǎn)業(yè)的需求出發(fā)，一切以產(chǎn)業(yè)的實(shí)際結(jié)果為驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)。任何一種技術(shù)或者商業(yè)模式的驗(yàn)證，都有自己的時(shí)間窗口，當(dāng)市場機(jī)遇的紅利期錯(cuò)過后，再想實(shí)現(xiàn)企業(yè)的快速發(fā)展就非常困難了，勢必面臨更加激烈的肉搏戰(zhàn)。

與人工智能技術(shù)的發(fā)展一樣，產(chǎn)業(yè)化的道路總是“看”起來容易，“做”起來難。雖然我們不提倡以成敗論英雄，但在人工智能的產(chǎn)業(yè)化道路上，能夠解決真實(shí)問題、拿到客觀結(jié)果，才是企業(yè)家需要思考的核心問題。對(duì)于每一個(gè)產(chǎn)業(yè)里的專家來說，與其采取一種“預(yù)判式”的論證，執(zhí)著于向其他人說明自己了解的知識(shí)，遠(yuǎn)不如切實(shí)在產(chǎn)業(yè)里面做出現(xiàn)實(shí)案例更具有說服力。未來各行各業(yè)的每一家企業(yè)都是“人工智能+公司”，愿與行業(yè)里的同仁一起共同成長、見證人工智能產(chǎn)業(yè)化之路的發(fā)展。（彭嘉昊系上海人工智能研究院數(shù)字化治理中心主任）

校對(duì)：欒夢

四、人工智能開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法？

我們在學(xué)習(xí)人工智能以及智能AI技術(shù)的時(shí)候曾經(jīng)給大家介紹過不同的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，而今天我們就著重介紹一下，關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法都有哪些類型。

支持向量機(jī)是什么?

支持向量機(jī)是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以用于分類或回歸問題。它使用一種稱為核技巧的技術(shù)來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些轉(zhuǎn)換在可能的輸出之間找到一個(gè)邊界。簡單地說，它做一些非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，然后根據(jù)定義的標(biāo)簽或輸出來劃分?jǐn)?shù)據(jù)。

那么是什么讓它如此偉大呢?

支持向量機(jī)既能進(jìn)行分類又能進(jìn)行回歸。在本文中，我將重點(diǎn)介紹如何使用SVM進(jìn)行分類。我將特別關(guān)注非線性支持向量機(jī)，或者說是使用非線性核的支持向量機(jī)。非線性支持向量機(jī)意味著算法計(jì)算的邊界不一定是直線。好處是您可以捕獲數(shù)據(jù)點(diǎn)之間更復(fù)雜的關(guān)系，而不必自己做困難的轉(zhuǎn)換。缺點(diǎn)是訓(xùn)練時(shí)間更長，因?yàn)樗枰嗟挠?jì)算。

那么核技巧是什么?

核技巧對(duì)你獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。有一些很好的特性，你認(rèn)為可以用來做一個(gè)很好的分類器，然后出來一些你不再認(rèn)識(shí)的數(shù)據(jù)。這有點(diǎn)像解開一條DNA鏈。你從這個(gè)看起來很難看的數(shù)據(jù)向量開始，在通過核技巧之后，它會(huì)被解開并自我復(fù)合，直到它現(xiàn)在是一個(gè)更大的數(shù)據(jù)集，通過查看電子表格無法理解。但是這里有魔力，在擴(kuò)展數(shù)據(jù)集時(shí)，你的類之間現(xiàn)在有更明顯的界限，SVM算法能夠計(jì)算出更加優(yōu)化的超平面。

接下來，假設(shè)你是一個(gè)農(nóng)民，你有一個(gè)問題-你需要設(shè)置一個(gè)圍欄，以保護(hù)你的奶牛免受狼的攻擊。但是你在哪里建造籬笆?好吧，如果你是一個(gè)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)農(nóng)民，你可以做的一件事就是建立一個(gè)基于你牧場中奶牛和狼的位置的分類器。昆明北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/建議通過幾種不同類型的分類器，我們看到SVM在從狼群中分離你的奶牛方面做得很好。我認(rèn)為這些圖也很好地說明了使用非線性分類器的好處。您可以看到邏輯和決策樹模型都只使用直線。

以上就是關(guān)于人工智能與算法模型相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。