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人工智能和算法的關(guān)系（人工智能和算法的關(guān)系是）

發(fā)布時間：2023-03-13 11:40:37 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 142 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能和算法的關(guān)系的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、何為人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)？三者間的關(guān)系又是如何？
2、人工智能算法是什么？
3、人工智能算法簡介
4、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能之間的關(guān)系如何？

人工智能和算法的關(guān)系（人工智能和算法的關(guān)系是）

一、何為人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)？三者間的關(guān)系又是如何？

隨著計算機的快速發(fā)展，人工智能越來越火。我們每個人都時不時的聽到人工智能，但是人工智能到底是什么？它和機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)到底是什么關(guān)系？

一、人工智能（ArtificialIntelligence）

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。是計算機科學(xué)的一個分支。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是一個系統(tǒng)，它可以在系統(tǒng)內(nèi)部運行，使機器具有執(zhí)行任務(wù)的邏輯能力。人工智能，旨在創(chuàng)造出能像人類一樣工作和反應(yīng)的智能機器。

二、機器學(xué)習(xí)（machinelearning）——一種實現(xiàn)人工智能的方法

機器學(xué)習(xí)（machinelearning），機器學(xué)習(xí)可以被定義為人工智能的一個分支或人工智能的具體應(yīng)用。在機器學(xué)習(xí)中，機器具有獨立學(xué)習(xí)的能力，不需要顯式編程。這可以讓應(yīng)用程序根據(jù)實時場景中的數(shù)據(jù)進行自我調(diào)整。機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

三、深度學(xué)習(xí)（deeplearning）——一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)

一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)使得機器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應(yīng)用，并拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍。

為了更好理解，筆者畫了下圖來表述它們之間關(guān)系。

人工智能包括了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)包括了深度學(xué)習(xí)，他們是子類和父類的關(guān)系。

二、人工智能算法是什么？

人工智能算法主要是機器學(xué)習(xí)的算法

積極學(xué)習(xí)是一種通過數(shù)據(jù)來調(diào)優(yōu)模型的方法論，模型的精度達(dá)到可以使用了，那么他就能夠完成一些預(yù)判的任務(wù)，很多現(xiàn)實問題都可以轉(zhuǎn)化成一個一個的預(yù)判類型

人工智能算法，尤其是深度學(xué)習(xí)，需要大量的數(shù)據(jù)，算法其實就是模型

三、人工智能算法簡介

人工智能的三大基石—算法、數(shù)據(jù)和計算能力，算法作為其中之一，是非常重要的，那么人工智能都會涉及哪些算法呢？不同算法適用于哪些場景呢？

一、按照模型訓(xùn)練方式不同可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning），無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）和強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）四大類。

常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包含以下幾類：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）、Hopfield網(wǎng)絡(luò)（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spiking Neural Network）等。

（2）貝葉斯類（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN）等。

（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。

（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher’s Linear Discriminant）

線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機（Support Vector Machine）等。

常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)類算法包括：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network）、邏輯學(xué)習(xí)機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。

（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)（Association Rule Learning）類：先驗算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。

（3）分層聚類算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。

（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。

（5）異常檢測（Anomaly detection）類：K最鄰近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部異常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)類算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分離（Low-density Separation）、基于圖形的方法（Graph-based Methods）、聯(lián)合訓(xùn)練（Co-training）等。

常見的強化學(xué)習(xí)類算法包含：Q學(xué)習(xí)（Q-learning）、狀態(tài)-行動-獎勵-狀態(tài)-行動（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型強化學(xué)習(xí)（Model Based RL）、時序差分學(xué)習(xí)（Temporal Different Learning）等。

常見的深度學(xué)習(xí)類算法包含：深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Machines）、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks）、深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Recurrent Neural Network）、分層時間記憶（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波爾茲曼機（Deep Boltzmann Machine，DBM）、棧式自動編碼器（Stacked Autoencoder）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解決任務(wù)的不同來分類，粗略可以分為二分類算法（Two-class Classification）、多分類算法（Multi-class Classification）、回歸算法（Regression）、聚類算法（Clustering）和異常檢測（Anomaly Detection）五種。

1.二分類（Two-class Classification）

（1）二分類支持向量機（Two-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多、線性模型的場景。

（2）二分類平均感知器（Two-class Average Perceptron）：適用于訓(xùn)練時間短、線性模型的場景。

（3）二分類邏輯回歸（Two-class Logistic Regression）：適用于訓(xùn)練時間短、線性模型的場景。

（4）二分類貝葉斯點機（Two-class Bayes Point Machine）：適用于訓(xùn)練時間短、線性模型的場景。（5）二分類決策森林（Two-class Decision Forest）：適用于訓(xùn)練時間短、精準(zhǔn)的場景。

（6）二分類提升決策樹（Two-class Boosted Decision Tree）：適用于訓(xùn)練時間短、精準(zhǔn)度高、內(nèi)存占用量大的場景

（7）二分類決策叢林（Two-class Decision Jungle）：適用于訓(xùn)練時間短、精確度高、內(nèi)存占用量小的場景。

（8）二分類局部深度支持向量機（Two-class Locally Deep SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場景。

（9）二分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Two-class Neural Network）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時間較長的場景。

解決多分類問題通常適用三種解決方案：第一種，從數(shù)據(jù)集和適用方法入手，利用二分類器解決多分類問題；第二種，直接使用具備多分類能力的多分類器；第三種，將二分類器改進成為多分類器今兒解決多分類問題。

常用的算法：

（1）多分類邏輯回歸（Multiclass Logistic Regression）：適用訓(xùn)練時間短、線性模型的場景。

（2）多分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multiclass Neural Network）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時間較長的場景。

（3）多分類決策森林（Multiclass Decision Forest）：適用于精準(zhǔn)度高，訓(xùn)練時間短的場景。

（4）多分類決策叢林（Multiclass Decision Jungle）：適用于精準(zhǔn)度高，內(nèi)存占用較小的場景。

（5）“一對多”多分類（One-vs-all Multiclass）：取決于二分類器效果。

回歸

回歸問題通常被用來預(yù)測具體的數(shù)值而非分類。除了返回的結(jié)果不同，其他方法與分類問題類似。我們將定量輸出，或者連續(xù)變量預(yù)測稱為回歸；將定性輸出，或者離散變量預(yù)測稱為分類。長巾的算法有：

（1）排序回歸（Ordinal Regression）：適用于對數(shù)據(jù)進行分類排序的場景。

（2）泊松回歸（Poission Regression）：適用于預(yù)測事件次數(shù)的場景。

（3）快速森林分位數(shù)回歸（Fast Forest Quantile Regression）：適用于預(yù)測分布的場景。

（4）線性回歸（Linear Regression）：適用于訓(xùn)練時間短、線性模型的場景。

（5）貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression）：適用于線性模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少的場景。

（6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（Neural Network Regression）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時間較長的場景。

（7）決策森林回歸（Decision Forest Regression）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時間短的場景。

（8）提升決策樹回歸（Boosted Decision Tree Regression）：適用于精確度高、訓(xùn)練時間短、內(nèi)存占用較大的場景。

聚類

聚類的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。聚類通常被用做描述和衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，并把數(shù)據(jù)源分類到不同的簇中。

（1）層次聚類（Hierarchical Clustering）：適用于訓(xùn)練時間短、大數(shù)據(jù)量的場景。

（2）K-means算法：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時間短的場景。

（3）模糊聚類FCM算法（Fuzzy C-means，F(xiàn)CM）：適用于精確度高、訓(xùn)練時間短的場景。

（4）SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Self-organizing Feature Map，SOM）：適用于運行時間較長的場景。

異常檢測

異常檢測是指對數(shù)據(jù)中存在的不正常或非典型的分體進行檢測和標(biāo)志，有時也稱為偏差檢測。

異常檢測看起來和監(jiān)督學(xué)習(xí)問題非常相似，都是分類問題。都是對樣本的標(biāo)簽進行預(yù)測和判斷，但是實際上兩者的區(qū)別非常大，因為異常檢測中的正樣本（異常點）非常小。常用的算法有：

（1）一分類支持向量機（One-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場景。

（2）基于PCA的異常檢測（PCA-based Anomaly Detection）：適用于訓(xùn)練時間短的場景。

常見的遷移學(xué)習(xí)類算法包含：歸納式遷移學(xué)習(xí)（Inductive Transfer Learning）、直推式遷移學(xué)習(xí)（Transductive Transfer Learning）、無監(jiān)督式遷移學(xué)習(xí)（Unsupervised Transfer Learning）、傳遞式遷移學(xué)習(xí)（Transitive Transfer Learning）等。

算法的適用場景：

需要考慮的因素有：

（1）數(shù)據(jù)量的大小、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)本身的特點

（2）機器學(xué)習(xí)要解決的具體業(yè)務(wù)場景中問題的本質(zhì)是什么？

（3）可以接受的計算時間是什么？

（4）算法精度要求有多高？

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原文鏈接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

四、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能之間的關(guān)系如何？

1.物聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)云腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)和其控制的感覺神經(jīng)系統(tǒng)和運動神經(jīng)系統(tǒng)

2.云計算本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)云腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，它通過服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（大社交網(wǎng)絡(luò)），大數(shù)據(jù)和基于大數(shù)據(jù)的人工智能算法對互聯(lián)網(wǎng)云腦的其他組成部分進行控制。

3.大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)云腦各神經(jīng)系統(tǒng)在運轉(zhuǎn)過程中傳輸和積累的有價值信息。因為在過去50年隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速進化而急速膨脹，體量極其巨大。是互聯(lián)網(wǎng)云腦產(chǎn)生智慧智能的基礎(chǔ)。

4.人工智能本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)云腦產(chǎn)生產(chǎn)生智慧智能的動力源泉，人工智能不僅僅通過算法如深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)結(jié)合，也運用到互聯(lián)網(wǎng)云腦的神經(jīng)末梢，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能終端中。使得互聯(lián)網(wǎng)云腦各個神經(jīng)系統(tǒng)同時提升能力。

5.工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)云腦的運動神經(jīng)系統(tǒng)，這將是互聯(lián)網(wǎng)云腦未來非常龐大的組成部分，它也將包含6中介紹的各種前沿技術(shù)。

6.智能駕駛，云機器人，無人機，3D打印本質(zhì)上是互聯(lián)網(wǎng)云腦運動神經(jīng)系統(tǒng)中最活躍的部分，他們通過延展運動和機械操作，幫助人類完成對世界更強有力的探索和改造。

7.邊緣計算本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)云腦神經(jīng)末梢的發(fā)育和成長，人工智能技術(shù)不但應(yīng)用在中樞神經(jīng)系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中，也分布到神經(jīng)系統(tǒng)的末梢。讓互聯(lián)網(wǎng)云腦的感覺神經(jīng)系統(tǒng)，運動神經(jīng)系統(tǒng)的末梢控制變得更為智能和健壯。

8.移動互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)云腦神經(jīng)纖維種類的豐富，讓互聯(lián)網(wǎng)用戶更便捷，更不受地域限制的鏈接到互聯(lián)網(wǎng)云腦中。

9。大社交網(wǎng)絡(luò)（Big Sns)是互聯(lián)網(wǎng)云腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，也是互聯(lián)網(wǎng)云腦最重要的部分。它由互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)Facebook，微信，微博發(fā)育而成，從鏈接人與人，發(fā)展到鏈接人與物，物與物，甚至包括鏈接人工智能軟件系統(tǒng)

10.云反射弧（Cloud reflex arcs)是互聯(lián)網(wǎng)云腦最重要的神經(jīng)活動現(xiàn)象，與人類神經(jīng)系統(tǒng)相仿，也包含感受器、傳入神經(jīng)纖維、神經(jīng)中樞、傳出神經(jīng)纖維和效應(yīng)器。是互聯(lián)網(wǎng)云腦智能智慧與現(xiàn)實世界互動的重要運行動作。它的種類有7種。將在以后的文章中專門介紹。

11.智慧城市本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)云腦與具體的地域結(jié)合的結(jié)果，是互聯(lián)網(wǎng)云腦的縮小版應(yīng)用，智慧城市的建設(shè)，從互聯(lián)網(wǎng)云腦的架構(gòu)看，需要關(guān)注城市居民，單位，機構(gòu)，企業(yè)建設(shè)統(tǒng)一的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（大社交）的情況，也要關(guān)注城市的云反射弧的反應(yīng)速度和健壯情況，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。

以上就是關(guān)于人工智能和算法的關(guān)系相關(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)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。