人工智能 (AI) 是一项不断发展的技能，旨在模拟人类智能。
它帮助打算机学习如何像人脑一样推理、学习和解决问题。

从医疗保健到金融等行业正在履行人工智能技能，对我们的生活产生故意义的积极影响。
人工智能在自动驾驶汽车和个人助理等领域具有进步的潜力，可能会推动科学打破，增强医疗扫描能力，并实现准确的面部识别。

随着人工智能研究的加速以及人工智能的运用在商业和个人生活中发挥越来越大的浸染，理解人工智能的事情事理以及如何利用它比以往任何时候都更加主要。

本文全面概述了人工智能，包括其组件以及其事情事理的逐步先容！

什么是人工智能？

人工智能是打算机科学的一个领域，试图仿照人类的思维办法。
您将数据源中的信息供应给人工智能系统，让人工智能处理它，并创建利用输入数据作为参考的经由演习的模型。

拥有的数据越多，人工智能系统就能学得越好。

然而，并非所有人工智能系统都须要大数据源。
您可以利用不同的技能演习一些具有较小数据集的模型，例如强化学习（一种机器学习技能，我们接下来谈论）。

完成后，您可以向 AI 提出问题，让它根据学到的知识进行估计并采纳行动。
但人工智能相应的程度和准确性紧张取决于演习数据的质量和算法。

您可以通过多种办法利用 AI 办理方案，包括：

谈天机器人。
人工智能机器人利用业务数据进行演习，以便与人类谈天并利用人类措辞实时回答问题。
虚拟助理。
Amazon Alexa、Apple Siri 和 Google Assistant 等人工智能工具在日常生活中为消费者供应帮助。
天生式人工智能。
编写人工智能工具（例如OpenAI 的ChatGPT）、图像工具（例如Midjourney）以及语音工具（例如ElevenLabs）可以根据输入天生不同形式的媒体。
语音识别。
语音识别工具根据音频输入确定说话者是谁以及他们所说的内容。
搜索引擎。
搜索工具通过创造更好的用户体验并实时天生结果来改进信息网络过程。

机器学习：人工智能的根本

机器学习(ML) 是人工智能系统学习的根本。
您供应给机器学习工具的数据可帮助人工智能创建数据集，以学习如何做出决策和预测，而无需进行编程来实行特界说务。

然而，虽然机器学习许可儿工智能系统从数据中学习，但它们仍旧须要编程和算法来处理数据并天生故意义的见地。

机器学习的事情事理是为工具供应大量数据。
然后，您可以处理该数据以创建可用于处理人工智能任务的数学模型。
从实质上讲，它许可儿工智能运用程序像人类一样实行任务。

图像分类便是一个很好的例子。
假设您想演习人工智能识别猫。

您可以向机器学习系统供应猫图像并将它们标记为猫。
然后，系统会从您供应的内容中学习，并在演习完成后识别您供应的任何猫图片。

神经网络：人工智能的构建模块

神经网络是一种机器学习算法，它供应了处理基于人工智能模型创建的信息的工具。
它们由相互连接的节点（或人工神经元）组成。

这些节点根据进着迷经网络的信息进行调度。
这使得神经网络能够创造数据中的关系和模式。

节点分为几层，每层都有自己的功能：

深度学习是一种具有多个隐蔽层的神经网络，因此它可以学习数据中更繁芜的关系。
然后，数据科学家可以利用不同的格式（文本、音频、***和图像）优化这些层，以提高准确性，但他们还须要更多的培训才能事情。
数据：人工智能的燃料

数据是人工智能系统的“燃料”。
如果没有大量数据集来演习人工智能模型，人工智能就不会具有任何功能。

好的人工智能演习数据具有几个特色，包括：

资料完好，无遗漏与AI系统功能同等准确，无缺点数据最新，没有过期的信息

您利用多种类型的数据来演习人工智能系统，分为三类：构造化、非构造化和半构造化。

构造化数据具有预定义的格式。
想想日期、地址、信用卡号码、数字系列和其他标准输入方法。
输入人工智能系统的每条数据都会有一个标准格式。

非构造化数据缺少任何特定信息。
输入非构造化文本、图像、***和图像，让 AI 找到数据中的模式。
人工智能可以利用自然措辞处理（NLP）、打算机视觉和其他方法来处理信息。

如果没有预定义的模型，您可以利用半构造化数据。
此数据利用 JSON、XML 和 CSV 等文件格式。
走这条路将为您带来非构造化数据源的好处以及轻松存储演习数据的能力。
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算法：人工智能的问题办理者

算法是人工智能的支柱。
它们是见告人工智能如何学习、改进决策和解决问题的数学程序。
算法将原始数据转化为您每天可以利用的见地。

人工智能程序中利用的盛行算法包括：

线性回归。
根据输入和输出的数学关系进行预测。
决策树。
基于数据属性的模型决策。
K-均值聚类。
创建数据集群并找到每个集群的中央以根据输入识别模式。

这些算法的事情事理是获取您输入的数据并将其输入到算法中。
您供应的高质量数据越多，算法就越随意马虎找到模式并将其转化为可行的见地！

人工智能如何逐步运作

既然您理解了人工智能是什么，您可能想知道如何在实践中利用它。
本节将勾引您逐步完成构建人工智能系统的过程。

‍人工智能流程：数据采集数据预处理选型演习模型测试与评估模型优化支配持续学习

1. 数据网络

数据网络是开拓人工智能系统最关键的部分之一。
这是网络大量数据来演习人工智能系统的过程。

您的演习数据可以是任何格式：文本、数字、图像、***或音频。
数据的格式取决于您利用的是构造化数据集还是非构造化数据集。

让我们以查看社交媒体帖子对品牌的感情为例。
从社交媒体网络大量数据集并对这些帖子的感情进行分类。
它们是积极的、悲观的还是中性的？

将这些结果放入 CSV 文件中以进行演习。
完成后，您可以确定您的品牌在网上的情绪。

2. 数据预处理

您不应该只输入找到的数据。
人工智能系统须要准确、最新且干系的信息才能得到最佳结果。
如果不预处理数据，就无法担保这种情形会发生，尤其是当您拥有大量数据时。

噪声去除（也称为数据平滑）是一项主要过程。
这意味着查找并删除任何危害学习过程的数据并修复任何构造化数据的格式。

以正在接管财务剖析演习的人工智能模型为例。
查看您的演习数据（例如股票价格和利率），以查找任何格式禁绝确的值。
包含或删除美元符号，确保小数位于精确的位置，并删除任何其他非常情形。

3、模型选择

模型选择是人工智能开拓过程中的一个步骤，您可以在个中选择最适宜当前问题的人工智能模型。
许多人工智能模型都可用，包括机器学习算法、深度神经网络或利用各种技能的稠浊模型。

除了不同类型的人工智能算法之外，还可以利用多种类型的机器学习：

监督学习。
依赖人工标记的数据来学习和获取知识。

无监督学习。
依赖未标记的数据和学习模式来获取知识。

强化学习。
依赖人工智能与环境的交互来从缺点中学习并获取知识。

深度学习模型可以通过多层转换数据。
它适宜更繁芜的任务。

您选择的模型将取决于几个成分，包括：

您拥有的数据量等待演习的韶光您的总资源您拥有的数据类型您的总预算

4. 演习模型

当您预处理数据并选择模型时，就进入了演习阶段。

在此阶段中，您将把数据分为两组：演习集和验证集。
演习集是您用来演习模型的数据集，验证（测试）集可帮助您理解模型的演习情形。

您选择的模型将开始读取您的数据集，利用数学和打算模型来查看数据模式并创建输出模型以帮助其做出未来预测。

这所需的韶光取决于您拥有的演习数据量以及您操持演习的模型有多大。
层数越多，花费的韶光就越长，利用的资源也就越多。

5. 测试与评估

您不应该仅仅指望 AI 模型在完成演习后就处于生产状态。
根据数据集的质量以及您在预处理方面的事情表现，终极模型可能不会给出很好的结果。

这便是您创建的单独验证数据集可以发挥浸染的地方。
您的验证数据集包含输入和放入 AI 运用程序后的预期输出。

验证 AI 模型时，您须要进行多次丈量。
准确度（精确预测的百分比）、精确度（实际为正的预测的百分比）和召回率（精确识别的案例的百分比）是最常见的。

以下几种情形可能会涌现问题：

数据不佳。
不准确的数据意味着您的模型无法产生良好的结果。

欠拟合。
AI模型过于大略，无法捕捉数据模式。

偏见。
这些数据方向于一个方向，并且趋势与人类的偏见相同。

6. 模型优化

模型优化是提高 AI 模型性能的过程。
这可能意味着微调或修正模型参数并利用正则化技能。

微调意味着优化模型的参数。
您可以变动神经网络的权重或用于调度模型的 AI 算法。

调度模型的架构意味着在神经网络中添加和删除层，以改变层之间的连接并更好地捕获数据的繁芜性。

正则化技能有助于防止过度拟合，当模型在经由演习的数据（而不是未见的数据）上表现良好时，这非常有用。
正则化使人工智能更随意马虎泛化并供应更准确的结果。

7. 支配

支配是完成 AI 模型演习和优化后模型开拓生命周期的末了阶段。
这是将模型集成到现有系统或构建新打算机程序来利用模型的过程。

例如，假设您有一个新的人工智能模型想要用于财务预测。
您拥有一家产品业务，并希望理解未来的发卖额。

您将把模型与当前的打算机系统联系起来，以获取发卖数据、财务和其他干系信息。
作为回报，该模型会天生报告，估算您未来可以预期的发卖额和收入。

8. 持续学习

人工智能模型不是一次性演习的东西。
您必须定期根据新信息演习模型，以连续看到准确的输出。

您可以通过几种办法来做到这一点。
首先是微调您的根本模型。
您可以根据初始演习数据天生根本模型，并根据新数据微调该模型。
这为您的人工智能模型供应了更新的数据，以做出更准确的预测。

更新人工智能模型的另一种方法是通过强化学习人类反馈（RLHF）。
通过此过程，您将监控人工智能系统的反馈并对其进行评分。
然后，系统会理解自己做错了什么，并利用该反馈在未来供应更好的结果。
概括

如您所见，演习人工智能系统须要几个步骤。

数据采集。
网络供您利用的干系数据，并将其通报给培训程序以奉告人工智能。
数据预处理。
检讨数据集以删除缺点数据、修复格式并确保信息保持更新。
模型选择。
选择最适宜您需求的 AI 模型。
模型演习。
将您的演习数据供应给 AI 模型进行演习。
模型测试。
利用测试数据集确保您的模型产生准确的结果。
模型优化。
对模型进行变动以改进结果和性能。
支配。
将新的人工智能模型与当前系统集成。

持续学习。
不断根据新信息更新您的人工智能模型，以保持其干系性并产生良好的结果。

然而，这只是一个示例过程。
并非所有人工智能系统都是相同的，因此您可能须要变动此流程以知足您的独特需求。

本文由大家都是产品经理作者【成于念】，微信公众号：【老司机聊数据】，原创/授权 发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载。

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