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人工智能Artificial IntelligenceAI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它试图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的研究领域涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个分支它涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说人工智能几乎涉及到了自然和社会科学的所有学科其范围已远远超出了计算机科学的范畴。
人工智能应用领域 人工智能发展必备三要素数据、算法、计算力
首先数据是人工智能发展的基础包括海量的数据和高质量的数据。因为神经网络算法的层数为了达到良好效果往往需要很多层且参数量巨大需要避免过拟合等问题这些都需要海量的数据。没有足够的数据即使有再好的算法也无法发挥其作用。
其次算法是人工智能发展的核心包括机器学习算法、深度学习算法等。算法本身的突破是人工智能发展的关键因为只有好的算法才能够从海量的数据中提取出有价值的信息进而实现智能化。
最后计算力是人工智能发展的保障。随着数据量和算法复杂性的增加人工智能需要更高的计算力来处理这些数据和算法。计算力包括硬件支撑和软件优化等方面硬件支撑包括CPU和GPU等计算设备软件优化则可以提高算法的执行效率和准确性。
总之人工智能的发展需要数据、算法和计算力三个要素的共同作用。只有具备了这三个要素才能够推动人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展。
计算机中的两种重要处理器CPU 和 GPU
CPU也称为中央处理器或微处理器是计算机的主要处理单元。它通过顺序执行指令来执行计算任务并具有高度的灵活性可以处理各种任务。CPU基于冯·诺依曼体系结构包含控制单元、算术逻辑单元和缓存等部分。它通常用于诸如比特币挖矿、视频编辑等任务。
GPU全称图形处理器主要应用于图形处理和并行计算。基于数据流体系结构GPU的并行计算能力是CPU的几倍甚至几十倍可以处理大量的数据和计算任务。GPU设计目的是高效处理大规模并行计算和图形渲染对于复杂的计算任务如数据科学领域的分析程序GPU能够提供更快的计算效率和速度。
总的来说CPU和GPU各有其优点和缺点。CPU适合处理各种任务具有高度的灵活性和高精度而GPU则更适合处理大规模并行计算和图形渲染任务。
CPU主要适合 I /O 密集型的任务
GPU主要适合计算密集型任务人工智能、机器学习、深度学习 机器学习基本概念
机器学习是一门多领域交叉学科涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究如何通过使用计算机模拟或实现人类学习行为从而获取新的知识或技能并重新组织已有的知识结构以改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习工作流程 什么是特征工程
特征工程是指将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程从而提高了对未知数据的预测准确性。它包括特征构建、特征提取和特征选择三个部分是机器学习中不可或缺的数据预处理和特征提取过程。
特征工程技术有哪些主要步骤
数据探索在任何数据分析和机器学习任务中数据探索都是至关重要的第一步。它帮助我们理解数据的特性确定是否存在缺失值或异常值以及数据中可能存在的模式和趋势。
数据预处理这是清理和准备数据的步骤以便输入到模型中。它包括处理缺失值、异常值、离群值、错误和进行必要的类型转换。
特征构建这个步骤通常涉及到从原始数据中创建新的特征。这可以通过各种方式实现例如使用基本数学运算、计算统计量、文本处理等。
特征选择这是一个从所有特征中选择最相关的特征的过程以减少输入数据的维度并消除噪声。它有助于简化模型、提高效率并可能改善模型的性能。
特征转换在这个步骤可能会使用一些数学或统计方法来转换已有的特征以便更好地捕捉数据的结构或关系或者提高模型的预测能力。
特征学习这是一个使用特定算法从数据中学习有用特征的步骤。这通常涉及到神经网络或其他复杂的机器学习模型。什么是监督学习 监督学习线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络卷积神经网络、循环神经网络
无监督学习聚类算法什么是强化学习 监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习
模型评估
模型评估Model Evaluation是检查模型在训练和测试数据集上的性能和效果的过程。模型评估的目的是了解模型是否能够有效地对新数据进行预测和分类。在模型评估中通常会使用各种度量指标来评估模型的性能。
准确度Accuracy衡量模型正确预测的比例。
精度Precision衡量模型预测为正的样本中真正为正的比例。
召回率Recall衡量模型正确找出正样本的比例。
F1分数F1 Score综合考虑准确度和召回率用来评估模型的整体性能。
ROC曲线ROC Curve以假阳性率False Positive Rate为横轴真阳性率True Positive Rate为纵轴绘制的曲线用于评估模型的分类性能。
AUC值Area Under CurveROC曲线下的面积衡量模型整体的分类性能。
交叉熵损失Cross-Entropy Loss衡量模型预测与实际之间的差异。
在实际应用中根据不同的任务和数据集需要选择合适的评估指标。同时为了更全面地评估模型性能还可以进行多种评估指标的组合使用。过拟合和欠拟合
欠拟合是指模型在训练集、验证集和测试集上均表现不佳的情况。这主要是由于学习不足造成的具体可以通过增加特征、使用较复杂的模型或者减少正则项来解决此问题。
过拟合是指模型在训练集上表现很好到了验证和测试阶段就很差即模型的泛化能力很差。这主要是由于模型复杂度过高导致模型对训练数据过拟合无法泛化到新的数据。
增加训练数据这种方法可以增加模型的多样性和复杂性从而降低过拟合的可能性。
简化模型可以通过减少模型的复杂度如减少神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等来降低过拟合。
正则化正则化是一种通过在损失函数中添加一项来惩罚模型的复杂度的方法。它的主要作用是避免模型学习过多的细节从而降低过拟合。常用的正则化项包括L1正则和L2正则等。
早停法这种方法是指在训练过程中监视模型在验证集上的性能当模型的验证性能开始下降时就停止模型的训练。这样可以避免模型对训练数据过拟合。
