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      智能百科:人工智能的十大基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ)

      2023-11-30 09:07:20來(lái)源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)閱讀量:22982

      導(dǎo)讀:對(duì)于那些深入人工智能領(lǐng)域的人而言,理解基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ)至關(guān)重要。
        這里有10個(gè)關(guān)鍵的術(shù)語(yǔ),每個(gè)人工智能愛(ài)好者都應(yīng)該知道并了解。
       
        人工智能(AI)已經(jīng)成為各行各業(yè)的變革力量,塑造了我們與技術(shù)和周?chē)澜缁?dòng)的方式。對(duì)于那些深入人工智能領(lǐng)域的人而言,理解基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ)至關(guān)重要。
       
        1、人工智能(AI):人工智能的核心是指開(kāi)發(fā)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。學(xué)習(xí)、推理、解決問(wèn)題、感知和語(yǔ)言理解是其中的一些任務(wù)。人工智能系統(tǒng)使用算法來(lái)分析數(shù)據(jù),從中學(xué)習(xí),并做出明智的決定,模仿人類的智能。
       
        2、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML):機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集,專注于算法的開(kāi)發(fā),允許系統(tǒng)在沒(méi)有顯式編程的情況下從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別模式,進(jìn)行預(yù)測(cè),并隨著時(shí)間的推移提高其性能,因?yàn)槠浔┞对诟嗟臄?shù)據(jù)中。
       
        3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵組成部分,是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。受人腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由相互連接的節(jié)點(diǎn)層或人工神經(jīng)元組成。這些網(wǎng)絡(luò)接受數(shù)據(jù)訓(xùn)練,以識(shí)別模式并做出決策,從而實(shí)現(xiàn)圖像和語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。
       
        4、自然語(yǔ)言處理(NLP):自然語(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域,專注于計(jì)算機(jī)與人類語(yǔ)言之間的交互。NLP算法允許計(jì)算機(jī)理解、解釋和生成人類語(yǔ)言,促進(jìn)聊天機(jī)器人、語(yǔ)言翻譯和情感分析等應(yīng)用。
       
        5、深度學(xué)習(xí):深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域,涉及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。這些網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分層表示,使其在圖像和語(yǔ)音識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等任務(wù)中非常強(qiáng)大。
       
        6、算法:算法是一組循序漸進(jìn)的指令或規(guī)則,計(jì)算機(jī)遵循這些指令或規(guī)則來(lái)解決特定問(wèn)題或執(zhí)行特定任務(wù)。在人工智能中,算法對(duì)于處理和分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要,使機(jī)器能夠根據(jù)模式和信息做出決策或預(yù)測(cè)。
       
        7、監(jiān)督學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類型,,算法是在標(biāo)記數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的,這意味著輸入數(shù)據(jù)與所需的相應(yīng)輸出相匹配。該算法學(xué)會(huì)將輸入映射到正確的輸出,使其能夠?qū)π碌摹⒖床灰?jiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
       
        8、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):與監(jiān)督學(xué)習(xí)相比,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練算法。在沒(méi)有明確指導(dǎo)的情況下,算法必須在數(shù)據(jù)中找到模式和鏈接。降維和聚類是兩個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用。
       
        9、強(qiáng)化學(xué)習(xí):強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的類型,其中代理人通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)做出決策。根據(jù)其行為,代理人接受激勵(lì)或懲罰形式的反饋,這有助于逐步學(xué)習(xí)最佳的行動(dòng)方案。
       
        10、計(jì)算機(jī)視覺(jué):計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域,其使機(jī)器能夠根據(jù)視覺(jué)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和決策。這包括圖像和視頻識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是面部識(shí)別和自動(dòng)駕駛汽車(chē)等應(yīng)用不可或缺的一部分。
       
        原標(biāo)題:人工智能十大基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ) | 智能百科
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