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人工智能名词先容
随着人工智能不再是一个模棱两可的营销术语,而是一个更准确的意识形态,许多人被人工智能相关的种种术语所困扰。因此,我们为您先容了人工智能世界中一些最重要的术语。AAlgorithms(算法):给人工智能、神经网络或其他机械一组规则或指令,以资助其自主学习;分类、聚类、推荐和回归是最盛行的四种类型。Artificial intelligence(人工智能) : 机械做出决议并执行模拟人类智能和行为的任务的能力。
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本文摘要:随着人工智能不再是一个模棱两可的营销术语,而是一个更准确的意识形态,许多人被人工智能相关的种种术语所困扰。因此,我们为您先容了人工智能世界中一些最重要的术语。AAlgorithms(算法):给人工智能、神经网络或其他机械一组规则或指令,以资助其自主学习;分类、聚类、推荐和回归是最盛行的四种类型。Artificial intelligence(人工智能) : 机械做出决议并执行模拟人类智能和行为的任务的能力。

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随着人工智能不再是一个模棱两可的营销术语,而是一个更准确的意识形态,许多人被人工智能相关的种种术语所困扰。因此,我们为您先容了人工智能世界中一些最重要的术语。AAlgorithms(算法):给人工智能、神经网络或其他机械一组规则或指令,以资助其自主学习;分类、聚类、推荐和回归是最盛行的四种类型。Artificial intelligence(人工智能) : 机械做出决议并执行模拟人类智能和行为的任务的能力。

Artificial neural network (人工神经网络):一种学习模型,其作用类似于人脑,可以解决传统盘算机系统难以解决的任务。Autonomic computing(自主盘算): 系统在不需要用户输入的情况下,对自己的资源举行自适应治理的能力,用于高级此外盘算功效。CChatbots(谈天机械人): 一种谈天机械人(简称谈天机械人),通过文本谈天、语音下令或两者兼而有之来模拟与人类用户的对话。它们是包罗人工智能功效的盘算机法式的常用接口。

Classification(分类): 分类算法让机械凭据训练数据将一个种别分配给一个数据点。Cluster analysis(聚类分析): 一种用于探索性数据分析的无监视学习,用于发现数据中的隐藏模式或分组;集群的建模使用由欧几里德或概率距离等怀抱尺度界说的相似性怀抱。

Clustering(聚类) :聚类算法让机械将数据点或项分组成具有相似特征的组。Cognitive computing(认知盘算): 一种模拟人脑思维方式的盘算机模型。它包罗通过使用数据挖掘、自然语言处置惩罚和模式识别举行自学。

Convolutional neural network (CNN)(卷积神经网络): 一种识别和明白图像的神经网络。DData mining(数据挖掘): 对数据集的检查,从中发现并挖掘出可进一步使用的模式。Data science(数据科学):数据科学是一个跨学科的领域,包罗所有结构化和非结构化数据相关内容,从准备、清理、分析和源于有用的视角开始。

联合了数学、统计学、智能数据捕捉、编程、问题解决、数据清理、差别的视察角度、准备和数据对齐。Decision tree(决议树):一种基于树和分支的模型,用于映射决议及其可能的效果,类似于流程图。Deep learning(深度学习): 深度学习是学习样本数据的内在纪律和表现条理,这些学习历程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的资助。

它的最终目的是让机械能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个庞大的机械学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远凌驾先前相关技术FFluent(流态): 一种随着时间推移而改变的状态。GGame AI:一种特定于游戏的AI形式,它使用一种算法来取代随机性。

它是一种在非玩家角色中使用的盘算行为,用于生成类人智能和玩家所接纳的基于反映的行动。Genetic algorithm(遗传算法): 一种基于遗传和自然选择原理的进化算法,用于为需要几十年才气解决的难题找到最优或靠近最优的解决方案。HHeuristic search techniques(启发式搜索技术):支持通过清除不正确的选项来缩小对问题的最优解决方案的搜索规模。

KKnowledge engineering(知识工程):偏重于构建基于知识的系统,包罗it的所有科学、技术和社会方面。LLogic programming(逻辑编程): 一种基于事实和规则知识库举行盘算的编程范式;LISP和Prolog是用于人工智能编程的两种逻辑编程语言。MMachine intelligence(机械智能): 一个涵盖机械学习、深度学习和经典学习算法的总称。

Machine learning(机械学习): 机械学习是一门多领域交织学科,涉及概率论、统计学、迫近论、凸分析、算法庞大度理论等多门学科。专门研究盘算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技术,重新组织已有的知识结构使之不停改善自身的性能。它是人工智能的焦点,是使盘算机具有智能的基础途径。Machine perception(机械感知): 系统吸收息争释外部世界数据的能力,类似于人类如何使用我们的感官。

这通常是通过附加的硬件完成的,不外软件也是可用的。NNatural language processing(自然语言处置惩罚): 自然语言处置惩罚是盘算机科学领域与人工智能领域中的一个重要偏向。它研究能实现人与盘算机之间用自然语言举行有效通信的种种理论和方法。

自然语言处置惩罚是一门融语言学、盘算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处置惩罚并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的盘算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是盘算机科学的一部门。

RRecurrent neural network (RNN)(递归神经网络):一种对序列信息有意义的神经网络,它能识别模式,并凭据这些盘算生成输出。SSupervised learning(监视学习): 一种机械学习,输出数据集训练机械生成所需的算法,就像老师监视学生一样;比无监视学习更常见。Swarm behavior(群体行为):从数学建模者的角度来看,它是由个体遵循的简朴规则发生的紧迫行为,不涉及任何中心协调。UUnsupervised learning(无监视学习): 一种机械学习算法,用于从没有标志响应的输入数据集中得出推论。

最常见的无监视学习方法是聚类分析。


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