一、人工智能

1.1 人工智能是什么？

? ? ? ? ?1956年在美國Dartmounth 大學(xué)舉辦的一場研討會中提出了人工智能這一概念。人工智能（Artificial Intelligence），簡稱AI，是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。主要用于幫助人類完成復(fù)雜運算、提升工作效率、檢索海量信息內(nèi)容等。

?1.2 人工智能的功能

• 語音識別：可以識別和理解人類語音，將之轉(zhuǎn)化為可處理的文本或指令。
• 自然語言處理：可以理解和處理自然語言，包括文本分析、語義理解、語法糾錯等。
• 智能推薦：可以根據(jù)用戶的個人喜好和行為模式，推薦適合的商品、服務(wù)和內(nèi)容。
• 自動駕駛：可以實現(xiàn)汽車、無人機等車輛餓自動導(dǎo)航和控制，降低交通安全事故的發(fā)生。
• 智能金融：可以通過分析大量數(shù)據(jù)、進(jìn)行風(fēng)險評估、財務(wù)分析和投資決策等。

1.3 人工智能的作用

1.3.1賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展、服務(wù)人民生活

作為賦能手段，人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合，能夠引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，孕育新產(chǎn)業(yè)新模式新業(yè)態(tài)，作為服務(wù)人民美好生活的工具，人工智能的應(yīng)用有助于提升生活品質(zhì)，滿足人們消費升級需求。

1.3.2 提升政府治理效能

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)融入數(shù)字政府建設(shè)，“掌上辦”、“指尖辦”成為政務(wù)服務(wù)標(biāo)配。流動的數(shù)據(jù)、流暢的體驗、讓百姓少跑腿、數(shù)據(jù)多跑路，正給人們帶來實實在在的獲得感。

1.3.3 促進(jìn)教育革新

作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，人工智能催生了大批新產(chǎn)品、新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)和嶄新的模式，也為教育現(xiàn)代化帶來了更多的可能性。在人工智能的支撐下，優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源將更多，推動教育更加公平。

1.3.4 信息濫用

人臉等信息具有特殊性，現(xiàn)在人臉?biāo)畡e的廣泛應(yīng)用，就會繁衍出一些安全問題。

二、機器學(xué)習(xí)

2.1 機器學(xué)習(xí)是什么？

? ? ? ?機器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，主要使用算法來讓計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以便能夠自動地進(jìn)行決策和預(yù)測。機器學(xué)習(xí)的目的是通過數(shù)據(jù)來提高預(yù)測或決策的準(zhǔn)確性，而不需要人工干預(yù)。

? ? ? ?機器學(xué)習(xí)算法可以應(yīng)用各種領(lǐng)域，例如自然語言處理、圖像識別、醫(yī)學(xué)診斷等。他們可以自動地從大量數(shù)據(jù)從中提取模式，并使用這些模式進(jìn)行預(yù)測和決策，從而幫助人們更好的理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)。舉例來說，在你使用社交媒體平臺上的自動標(biāo)簽功能時，你會發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)將你上傳的照片中的人和物體進(jìn)行標(biāo)記。這背后其實就能體現(xiàn)出機器學(xué)習(xí)。

2.2? 機器學(xué)習(xí)算法

2.2.1 線性回歸

線性回歸是統(tǒng)計和機器算法中最容易理解的算法之一了。

線性回歸的表示是一個方程，它通過找到稱為系數(shù)（B）的輸入量的特定權(quán)重來描述最合適輸入變量（X）和輸出變量（Y）之間關(guān)系的值線。

?2.2.2 邏輯回歸

邏輯回歸是機器學(xué)習(xí)從統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域借用的另一種技術(shù)。它是二進(jìn)制分類問題（具有兩個類值的問題）的首選方法。

邏輯回歸類似于線性回歸，其目標(biāo)是找到加權(quán)每個輸入變量的系數(shù)值，與線性回歸不同，輸出的預(yù)測是使用稱為邏輯函數(shù)的非線性函數(shù)轉(zhuǎn)換的。

?2.2.3 線性判別分析

線性判別分析是對費舍爾的線性鑒別方法的歸納，這種方法使用統(tǒng)計學(xué)，模式識別和機器學(xué)習(xí)方法，試圖找到兩類物體或事件的特征的一個線性組合，以能夠特征化或區(qū)分它們。所得的組合可用來作為一個線性分類器，或者，更常見的是，為后續(xù)的分類做降維處理。如果你又兩個以上的類，那么線性判別分析算法是首選的線性分類技術(shù)。

2.2.4 分類和回歸樹

分類與回歸樹的英文是Classification and regression tree，縮寫是CART。CART是在給定輸入隨機變量X條件下輸出隨機變量Y的條件概率分布的學(xué)習(xí)方法。CART假設(shè)決策樹是二叉樹，內(nèi)部結(jié)點特征的取值為“是”和“否”，左分支是取值為“是”的分支，右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征，將輸入空間即特征空間劃分為有限個單元，并在這些單元上確定預(yù)測的概率分布，也就是在輸入給定的條件下輸出的條件概率分布。它由樹的生成、樹的剪枝構(gòu)成。?決策樹是機器學(xué)習(xí)的一種重要算法。

?2.2.5 樸素貝葉斯

基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨立，用于分類問題。

2.2.6 支持向量機（SVM）

用于分類和回歸問題，通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間中找到一個最優(yōu)的超平面進(jìn)行分類。

2.2.7 K近鄰

通過計算目標(biāo)點與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中最近的K個點的距離，將目標(biāo)點分類到最頻繁出現(xiàn)的類別中。

2.2.8? 隨機森林

集成學(xué)習(xí)方法，通過多個決策樹的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測，提高分類效果。

2.2.9 降維

機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中所謂的降維就是指采用某種映射方法，將原高維空間中的數(shù)據(jù)點映射到低維度的空間中。降維的本質(zhì)是學(xué)習(xí)一個映射函數(shù) f : x->y，其中x是原始數(shù)據(jù)點的表達(dá)，目前最多使用向量表達(dá)形式。 y是數(shù)據(jù)點映射后的低維向量表達(dá)，通常y的維度小于x的維度（當(dāng)然提高維度也是可以的）。f可能是顯式的或隱式的、線性的或非線性的。

2.2.10 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，通過多層神經(jīng)元之間的連接進(jìn)行學(xué)習(xí)和檢測。

三、深度學(xué)習(xí)

3.1 深度學(xué)習(xí)是什么？

? ? ? ?深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，簡稱DL）是機器學(xué)習(xí)的一種特定形式，它使用具有多層非線性處理單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)和表示數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)的核心是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)可以自動從數(shù)據(jù)中提取出復(fù)雜的特征，并且在各種任務(wù)上表現(xiàn)出色，例如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。

?3.2 深度學(xué)習(xí)模型

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）：主要用于圖像和視頻相關(guān)的任務(wù)，通過局部連接和權(quán)值共享來提取空間特征。
• 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN）：能夠處理序列數(shù)據(jù)，如自然語言處理和語音識別等任務(wù)。RNN能夠利用過去的信息作為上下文來進(jìn)行預(yù)測。
• 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）：一種特殊的RNN變體，通過門控機制來解決傳統(tǒng)RNN的梯度消失和梯度爆炸問題。
• 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）：由生成器和判別器組成，生成器試圖生成逼真的樣本，而判別器試圖區(qū)分真實樣本和生成樣本，二者通過對抗學(xué)習(xí)進(jìn)行優(yōu)化。
• 注意力機制網(wǎng)絡(luò)（Attention Mechanism）：能夠在處理變長序列數(shù)據(jù)時，為模型賦予自主選擇和關(guān)注重要信息的能力。

四、三者的關(guān)系

? ? ? ?人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者之間存在著一定的關(guān)系。人工智能是指計算機能夠模擬人類智能的一門學(xué)科和技術(shù)。而機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，旨在使計算機能夠通過數(shù)據(jù)和經(jīng)驗自動的學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能，不需要明確的編程指令。深度學(xué)習(xí)則是機器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策。

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? ? ? ?簡單理解，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種方法，深度學(xué)習(xí)則是機器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)或算法。深度學(xué)習(xí)利用大量的數(shù)據(jù)和多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以更好地進(jìn)行特征提取和模式識別，具有比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法更強大的表征學(xué)習(xí)和決策能力。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-581626.html

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