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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(shí)間：2023-03-13 10:25:13 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 55 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能一般如何訓(xùn)練模型的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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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(shí)?
4、人工智能最主要的模型以及算法是什么呢感覺(jué)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(rèn)為，數(shù)據(jù)就宛如人工智能的汽油，重點(diǎn)應(yīng)該是干凈的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)和對(duì)數(shù)據(jù)含義的深刻理解。

有些人說(shuō)，沒(méi)有來(lái)龍去脈的數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的，這些數(shù)據(jù)的來(lái)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(jiǎn)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(diǎn)。

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是起點(diǎn)，因?yàn)樗欠浅Ｓ杏玫馁Y產(chǎn)。

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

對(duì)人工智能來(lái)說(shuō)，從數(shù)據(jù)開(kāi)始，并通過(guò)從中學(xué)習(xí)來(lái)利用優(yōu)勢(shì)，是有意義的。在數(shù)據(jù)量大、速度快的時(shí)代，使用數(shù)據(jù)來(lái)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(kāi)。對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)也沒(méi)什么不同。

原始數(shù)據(jù)一般通過(guò)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，然后輸送到人工智能算法和模型里進(jìn)行調(diào)用。

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

國(guó)內(nèi)的京東眾智、百度眾包、覺(jué)醒向量等都是專(zhuān)注于AI數(shù)據(jù)的智能眾包平臺(tái)。

算法

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

事實(shí)上，組織可以通過(guò)優(yōu)化其業(yè)務(wù)的算法獲得優(yōu)勢(shì)。找到合適的公式、統(tǒng)計(jì)模型或預(yù)測(cè)是真正的商業(yè)藝術(shù)。

這些算法受到組織的保護(hù)，通常被認(rèn)為是成功的秘密武器。

雖然它們依賴(lài)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(méi)有精算師和他們寶貴的算法，保險(xiǎn)業(yè)將何去何從?人工智能也不例外。

機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法包括決策樹(shù)、隨機(jī)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(lèi)，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(diǎn)，具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的問(wèn)題，計(jì)算時(shí)間及精度要求等。

處理過(guò)程

正確的步驟或任務(wù)、適當(dāng)?shù)姆绞綄?duì)于取得的結(jié)果質(zhì)量是至關(guān)重要的。

無(wú)論處理過(guò)程(process)是靜態(tài)的、可重復(fù)的，還是動(dòng)態(tài)的、緊急的，都沒(méi)有區(qū)別。

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

好的處理過(guò)程就是在正確的時(shí)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(guò)使用各種形式的監(jiān)督的透明反饋周期進(jìn)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(zhǎng)期的成功，你需要這三者。人們可以先從其中一個(gè)要素開(kāi)始，接著添加其他要素。

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

但隨著人工智能的發(fā)展，算法和處理過(guò)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(yùn)行良好，隨著問(wèn)題的復(fù)雜性和范圍的擴(kuò)大，算法和處理流程的重要性將會(huì)凸顯。

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

來(lái)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(jiǎn)單純粹的編程問(wèn)題。如需學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，推薦選擇【達(dá)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(yǔ)言】。

高等數(shù)學(xué)是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)，因?yàn)槿斯ぶ悄芾锩鏁?huì)設(shè)計(jì)很多數(shù)據(jù)、算法的問(wèn)題，而這些算法又是數(shù)學(xué)推導(dǎo)出來(lái)，所以要理解算法，就需要先學(xué)習(xí)一部分高數(shù)知識(shí)。先將高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)透，從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析、線(xiàn)性代數(shù)及矩陣等入門(mén)。

2、階段晉升，開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

掌握以上基礎(chǔ)以后，就要開(kāi)始學(xué)習(xí)完機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，并通過(guò)案例實(shí)踐來(lái)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(jī)器大量的經(jīng)過(guò)標(biāo)注的數(shù)據(jù)來(lái)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(lái)訓(xùn)練模式。感興趣的話(huà)點(diǎn)擊此處，免費(fèi)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(shí)?

需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線(xiàn)性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)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(shí)。線(xiàn)性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)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(shí)間的積累。

需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言，比如C語(yǔ)言，MATLAB之類(lèi)。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話(huà)，一些電類(lèi)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(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)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(guò)人的智能。

人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)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(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。