《亮見》·AI實踐中的·知與見

《亮見》·AI實踐中的·知與見,。專欄作者/王永亮,，以實踐視角解讀AI技術(shù)在實際應(yīng)用場景中的知與見。

AI（人工智能）的技術(shù)原理是研究使用計算機(jī)模擬人腦思維活動的過程,，專業(yè)術(shù)語稱之為“機(jī)器智能活動”其中包括機(jī)器學(xué)習(xí),、推理,、思考,、執(zhí)行等能力，也涉及到計算機(jī)科學(xué),、心理學(xué),、哲學(xué)和語言學(xué)等。

在上篇中介紹了“AI的緣起與AI釋義”,，該篇將從AI技術(shù)實現(xiàn)原理來闡述AI是如何賦予機(jī)器智慧的能力從而來界定“智能物聯(lián)”與“AI智慧個體”的區(qū)別,。

AI的基本三要素

AI（人工智能）的技術(shù)實現(xiàn)需要具備數(shù)據(jù)、算法和算力這三個核心要素,，數(shù)據(jù)為算法模型提供關(guān)鍵訓(xùn)練信息指標(biāo),。算法是解決模型學(xué)習(xí)、思考,、歸類的方法,，算法主要分為機(jī)器深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱DNN）,、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱RNN）,、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱CNN）。DNN和RNN就是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),。算力是指關(guān)鍵數(shù)據(jù)+算法+模型運算實施的能力,。

算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施,。AI實施過程中的算法模型對于算力的需求是巨大的，它支撐著算法和數(shù)據(jù)的運行,，進(jìn)而影響著AI技術(shù)的應(yīng)用實施,。對數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱取決于算力的大小。算力源于芯片與硬件的協(xié)同能力,，通過基礎(chǔ)軟件的有效組織,，最終實施到終端應(yīng)用上。

數(shù)據(jù),、算法,、算力作為AI核心三要素，相互影響互相支撐,，在不同應(yīng)用領(lǐng)域中展現(xiàn)出不一樣的應(yīng)用方式,。隨著數(shù)據(jù)的豐富，算法能力的創(chuàng)新,、算力技術(shù)的提升,，未來AI技術(shù)將對傳統(tǒng)領(lǐng)域進(jìn)行一次全面的技術(shù)升級與智能化革新。

AI模型的探究

AI（人工智能）模型是一種特殊類型的算法,，其指令是從一組數(shù)據(jù)中得出,，然后用于概率評估做出預(yù)測、建議或規(guī)定行動,。模型的搭建是建立在找出解決方案的方法上,，它將傳統(tǒng)碎片化的AI應(yīng)用開發(fā)轉(zhuǎn)向集中式，模型與訓(xùn)練數(shù)據(jù),、預(yù)訓(xùn)練等構(gòu)成了AI的基礎(chǔ)架構(gòu)例如幫機(jī)器做出更明智的決策,、自動化程序或在大量數(shù)據(jù)中尋找答案等。

（備注：AI算法模型的設(shè)計與搭建及模型的部署在這不做細(xì)述,。）

ML/AI自動構(gòu)建分析訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)方法分類

監(jiān)督學(xué)習(xí)：用于預(yù)測,、回歸或分類。將算法給訓(xùn)練數(shù)據(jù),，讓模型分析輸出并調(diào)整參數(shù),，直至達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：模型可以自由探索數(shù)據(jù)并識別變量之間的模式,。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：當(dāng)模型需要與環(huán)境交互時,，與 AI 或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起使用。當(dāng)模型采取所需的行動時,，它的行為會得到加強(qiáng),。

回歸：用于訓(xùn)練監(jiān)督模型。它用于使用原數(shù)據(jù)集來預(yù)測或解釋數(shù)值。

分類：用于在監(jiān)督學(xué)習(xí)中預(yù)測或解釋類值,。

聚類：與無監(jiān)督開發(fā)一起使用,，這些模型根據(jù)相似性或共享屬性對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。在商業(yè)中,，這些可用于細(xì)分消費者市場,。社交媒體和視頻平臺可以使用聚類來推薦新內(nèi)容。

決策樹：使用算法通過回答有關(guān)對象屬性的問題來對對象進(jìn)行分類,。根據(jù)答案,，例如“是”或“否”，模型會繼續(xù)處理另一個問題,，然后再處理另一個問題,。這些模型可用于預(yù)測定價和客戶服務(wù)機(jī)器人。

深度學(xué)習(xí)：旨在復(fù)制人腦的結(jié)構(gòu),。這也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，其中數(shù)百萬個連接的神經(jīng)元創(chuàng)建了一個復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，可以多次處理和重新處理數(shù)據(jù)以得出答案,。

旗下AI電器品牌

時代的日新月異,，科技的不斷進(jìn)步，未來的我們將對多元化的科技產(chǎn)品依賴與日俱增,。本篇著重介紹AI技術(shù)的基礎(chǔ)架構(gòu)及技術(shù)原理,，隨著基礎(chǔ)算力設(shè)施的提升AI技術(shù)將會普遍應(yīng)用到各領(lǐng)域中，去改造并加速其向智能化變革,。