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  • 【AI研究院|网易智能工作室】AI和ML与大数据相关的定义

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    【网易情报网1月25日消息】对于企业来说,投资人工智能还是机器学习?外媒发表了埃维诺高级总监 Jamal Khawaja 的文章,对这个问题进行了深入分析。

    在过去的一年里,我一直在研究如何利用大数据的两种相互冲突的方法:人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。毕竟,除非你有处理它的机制,否则大数据并没有什么令人兴奋的地方。经过数周的深入研究,我意识到每个人对一切的定义都不一致。此外,两者之间的区别相当乏味和乏味。因此,我将尝试用既不适合供应商也不适合学术界的语言解读我对未来十年行业发展的看法。

    然而,在继续讨论之前,让我们先提供一些背景信息。先说一下大数据相关的AI和ML的定义:

    人工智能:人工智能的目标是了解神经功能,模拟大脑的神经功能以从给定的情况中学习。在许多情况下,大脑本质上是一台 Rube Goldberg 机器。有了这个进化的基石,我们能够达到一个复杂的终端状态。

    早在 1980 年代,人工智能就是科学家们研究的热门领域:专家如何完成工作,如何将他们的任务简化为一组规则ai遇到未知的图像结构,如何对计算机进行编程以引入这些规则并取代那些专家。研究人员想教计算机诊断疾病、翻译语言,甚至推断我们想要但不知道的事情。从根本上说,人工智能寻求在系统中构建逻辑推理的能力。

    这种努力没有成功。

    传统的人工智能项目在被宣布失败之前吸引了数亿美元的风险投资资金。当时人工智能的问题是我们没有足够的成本效益计算能力来实现这些目标。但是多亏了 Map Reduce 和云技术,我们现在有足够的计算能力来做 AI。

    机器学习:机器学习实际上是多种技术的集合,包括计算统计、算法设计和数学,旨在尝试数据挖掘分析以发现模式并将其转化为语言。这种技术为系统提供了一组初始指令,然后将数据泛化,发现或推断模式,希望将这些信息应用于新的解决方案。

    ML 从 AI 演变而来。当人工智能的挑战变得如此巨大以至于无法克服时,理论家们寻求一种更加定制化的方法来进行归纳计算决策。这种模式有很多种。供应商称他们的系统为“机器智能”或“监督学习”。

    除了更容易构建之外,机器学习的好处也是显而易见的。ML 从一个定义的问题和一组描述给定数据集的适当分析的规则开始。

    AI 和 ML 之间的相似之处

    迭代算法:尽管在机制上存在差异,但 ML 和 AI 共享一个主要组成部分:迭代学习。在 ML 中,迭代学习是从一组描述的参数中定义不确定边界的过程。在 AI 中,迭代学习是通过经常随时间变化的非线性序列发生的。

    数据越多,迭代越快:系统本身从学习中构建和优化算法模型。

    可应用于无法执行显式算法的情况(垃圾邮件过滤、OCM 和计算机视觉)。本质上,当无法精确描述对象、动作或其他任何事物的定义时,需要一组更复杂的指令(通常是概率建模)来分析和理解。

    两个系统都依赖于基于归纳推理“学会学习”的能力:两者的运作方式存在显着差异,但最终都依赖于系统从经验中学习的能力。这种学习可以是明确的、有指导的(典型的例子是机器学习),也可以是系统本身根据一组先验知识推断出来的(典型的例子是人工智能)。

    人工智能

    人工智能的目标是推理。系统不仅必须确定需要估计的内容,还必须确定如何估计,即使在不确定的情况下也是如此。这是一项艰巨的任务,许多人缺乏这种能力。

    它所基于的神经网络:人工智能实现最常​​见的解决方案是人工神经网络。从根本上说,不同抽象级别的互连神经元权衡观察或计算行为的价值,使用输入的非线性函数来调整驱动系统的算法。

    在不同的抽象层次上学习:人工智能算法将信号从输入层传输到输出层时遇到的转换参数化。转换是一个处理单元,具有可训练的考虑因素,例如权重和阈值。层数反映了神经网络的复杂程度,参数的权重反映了其背后的逻辑。

    寻找方差变化以识别变化:在神经网络中,有一些机制可以识别实际的方差变化和变化程度。这是人工智能的基石之一;量化方差并推断其影响的能力对于人工智能至关重要。

    机器学习

    ML 专注于基于已知属性预测未知属性,而已知属性又基于概率分布。这反映了 ML 的两个主要目标:

    1)目标是解决问题;使用具有定义输入和监督误差反向传播的给定数据集识别和解决问题

    2)ML 不是对思考能力的追求;相反,它是在寻找做一个有思想的实体可以做的事情的能力

    ML中有两种类型的功能:可以学习的东西和不能学习的东西。该机制是围绕与负责将控制信号从源实例化到外部环境的前馈控制系统相关的复杂性建模而构建的。这表明理解水平不仅围绕系统扰动,还围绕基于数学建模的系统预期变化。相反,反馈系统反应性地改变控制信号。当这些系统无法使行为合理化时ai遇到未知的图像结构,它们会使功能无法学习并且超出机器学习环境的范围。

    关于机器学习,值得注意的是,量子机器开始被引入到系统的学习过程中。理论上,量子计算可以为给定环境提供无限​​数量的前馈系统。有人可能会得出这样的结论:量子学习并非天生就是确定性的。量子计算(量子位)的基本计算元素创建了一个模糊逻辑模型。这可能会导致在已知物理定律下最具创造性的问题解决过程。目前,它被应用于图像识别,但未来的实现将考虑基于复杂操作训练概率模型。

    但是,无论使用哪个系统:

    ·你最终会得到优化的结果。你不一定了解你是如何进化它的,但结果不言自明。你只能了解流程和界面。

    • 学习的中心从产品转移到过程:不是改变最终产品,而是改变过程。

    这两种模式都不仅仅涉及工程:我们正在努力创造比我们想象的更多的东西。

    那么,你应该投资人工智能还是机器学习?最终,这取决于您的业务需求。ML 可以提供大量对企业友好的工具,这使其成为许多企业项目的首选解决方案:它可以受到已知技术的约束;它可以解决具体的问题,而出现的问题可以通过调整输入信息、数据结构或输出值来解决。事实上,人工智能在 1980 年代失宠是有原因的:无法将专家的能力转化为可以外推到更复杂场景的规则集。

    但是,我认为人工智能是未来。推理技能包括比业务需求更重要的智力和情感技能。这是程序员、理论家和科学家自统计分析开始以来一直在努力的目标。我们如何创造能够回答我们不知道的问题的机器?IBM 在这个领域进行了巨额投资,微软、特斯拉、甲骨文、谷歌、地球上的每一家医疗保健公司、大多数银行、每一个想要找到赚更多钱的窍门的精通技术的人,企业家也是如此。

    如果您是普通企业家,请投资机器学习。它会对你有好处。但如果你是一个有远见的人,投资人工智能,你可能会改变世界。(郝辉)

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