Ist künstliche Intelligenz in Python schwierig?

Künstliche Intelligenz ist ein interdisziplinäres Thema mit einer Geschichte von mehr als 60 Jahren, seit es erstmals vorgeschlagen wurde. Es befindet sich noch im Anfangsstadium der KI. Ein wichtiger Grund für die langsame Entwicklung ist, dass künstliche Intelligenz technisch schwierig ist und Computer, Psychologie, Philosophie usw. umfasst und hohe Anforderungen an Praktiker stellt. Derzeit verfügen viele inländische Ingenieure, die in der KI-Branche tätig sind, über einen Master-Abschluss oder höher .

Technologie der künstlichen Intelligenz kann in verschiedenen Branchen wie Sicherheit, medizinische Versorgung, Heimtextilien, Transport, Smart Cities usw. eingesetzt werden. Ihre Aussichten stehen außer Zweifel. und die Zukunft ist definitiv ein Billionenmarkt. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Je nach Anwendungsgebiet sind auch die Technologien der künstlichen Intelligenzforschung unterschiedlich. Derzeit sind maschinelles Lernen, Computer Vision usw. zu einer beliebten KI geworden Technologierichtungen, erkunden Sie gemeinsam die Entwicklung und Zukunft der künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen ist der Kern der künstlichen Intelligenz

Maschinelles Lernen wird auch als Kern der künstlichen Intelligenz bezeichnet. Es untersucht hauptsächlich, wie Computer menschliches Lernverhalten simulieren oder realisieren können Erwerben Sie neue Kenntnisse oder Fähigkeiten und helfen Sie dem Computer, die vorhandene Wissensstruktur neu zu organisieren, um seine Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Forschung zu künstlicher Intelligenz, und Menschen beschäftigen sich seit vielen Jahren mit maschinellem Lernen. Sein Entwicklungsprozess lässt sich grob in mehrere Perioden einteilen. Die erste Zeitspanne reicht von Mitte der 1950er bis Mitte der 1960er Jahre, die zweite von Mitte der 1960er bis Mitte der 1970er Jahre, die als maschinelles Lernen bezeichnet wird Die dritte Phase der Beruhigung dauerte von Mitte der 1970er bis Mitte der 1980er Jahre und wurde als vierte Phase des maschinellen Lernens bezeichnet.

Maschinelles Lernen ist mittlerweile in vielen Anwendungsbereichen zu sehen, wie z. B. Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, biometrische Identifizierung, Suchmaschinen, medizinische Diagnose, Wertpapiere, Spiele, Roboter usw.

Lernen ist ein sehr komplexer Prozess. Je nach der Menge der beim Lernen verwendeten Argumente können die beim maschinellen Lernen verwendeten Strategien in vier Arten unterteilt werden: mechanisches Lernen, lehrendes Lernen und Analogie Lernen und Lernen durch Vorbild. Je mehr Argumente beim Lernen verwendet werden, desto stärker sind die Fähigkeiten des Systems.

Was ist die Schwierigkeit des maschinellen Lernens?

Für Entwickler von maschinellem Lernen sind nicht nur sehr gute mathematische Kenntnisse, sondern auch die von ihnen gewählten Tools sehr wichtig. Einerseits erfordert die Forschung zum maschinellen Lernen Innovation, Experimentierfreudigkeit und Beharrlichkeit, und viele Menschen geben auf halbem Weg auf. Andererseits ist es auch schwierig, Modelle des maschinellen Lernens auf die tatsächliche Arbeit anzuwenden.

Neben technischen Faktoren ist auch das Design von maschinellen Lernsystemen schwierig. Der wichtigste Faktor, der das Design des Lernsystems beeinflusst, sind die Informationen, die die Umgebung dem System bereitstellt. Die Qualität der Informationen wirkt sich direkt auf die Leistung des Systems aus. Die Wissensdatenbank speichert jedoch allgemeine Prinzipien, die die Ausführung einiger Aktionen leiten Die von der Umgebung dem Lernsystem bereitgestellten Informationen sind vielfältig.

Wenn die Qualität der Informationen hoch ist und die Unterschiede zu allgemeinen Prinzipien gering sind, ist maschinelles Lernen einfacher zu verarbeiten. Wenn dem Lernsystem unregelmäßige Unterrichtsinformationen zur Verfügung gestellt werden, muss das Lernsystem genügend Daten abrufen, unnötige Details löschen, diese zusammenfassen, Leitaktionen bilden und sie auf diese Weise in die Wissensdatenbank einfügen schwerer, es ist auch schwieriger zu entwerfen.

Beim maschinellen Lernen besteht eine weitere technische Schwierigkeit darin, dass das Debuggen des maschinellen Lernens sehr kompliziert ist. Wenn beispielsweise beim herkömmlichen Software-Design das geschriebene Problem nicht wie erwartet funktioniert, kann es zu Problemen mit dem Algorithmus kommen und Implementierung; aber beim maschinellen Lernen sind das tatsächliche Modell und die Daten zwei Schlüsselfaktoren. Die Zufälligkeit dieser beiden ist sehr stark, was die Schwierigkeit des Debuggens verdoppelt. Neben der Komplexität ist auch der Debugging-Zyklus des maschinellen Lernens im Allgemeinen sehr lang, da es in der Regel mehr als zehn Stunden oder sogar Tage dauert, bis die Maschine Anweisungen zur Umsetzung von Korrekturen und Änderungen erhält.

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