Pythonの人工知能は難しいですか？

人工知能は提唱されてから60年以上の歴史を持つ学際的な学問であり、未だAIの初期段階にあります。開発が遅れている主な理由は、人工知能がコンピュータ、心理学、哲学などを含む技術的に難しく、実践者への要求が高いためであり、現在、AI産業に携わる国内の技術者の多くは修士号以上の学位を持っている。 。

#人工知能技術は、セキュリティ、医療、家具、交通、スマートシティなどのさまざまな産業に応用でき、その将来性は疑いの余地がありません。そして将来は間違いなく兆レベルの市場になります。 (推奨学習:

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応用分野に応じて、人工知能研究の技術も異なります。現在、機械学習、コンピューター ビジョンなどが AI として普及しています。テクノロジーの方向性。人工知能の発展と未来を一緒に探ります。

機械学習は人工知能の核心です

機械学習は人工知能の核心とも呼ばれ、主にコンピューターが人間の学習行動をどのようにシミュレートまたは実現できるかを研究します。新しい知識やスキルを獲得し、コンピュータが既存の知識構造を再編成してパフォーマンスを継続的に向上できるようにします。

機械学習は人工知能研究の一分野であり、人々は長年にわたって機械学習を研究してきました。その発展過程は大きく分けて、1950年代半ばから1960年代半ばの機械学習が盛んな時期と、2番目の1960年代半ばから1970年代半ばの機械学習と呼ばれる時期に分けられます。 . 沈静期。3 番目はルネッサンス期と呼ばれる 1970 年代半ばから 1980 年代半ばです。機械学習の第 4 段階は 1986 年に始まり、現在もこの時期にいます。

機械学習は現在、データマイニング、自然言語処理、生体認証識別、検索エンジン、医療診断、証券、ゲーム、ロボットなど、多くの応用分野で見られるようになりました。

学習は非常に複雑なプロセスです。学習と推論は切り離せません。学習で使用される推論の量に応じて、機械学習で使用される戦略は、機械学習、教育学習、類推の 4 つのタイプに分類できます。学び、そして例によって学びます。学習に使用される推論が多ければ多いほど、システムの機能は強化されます。

機械学習の難しさは何ですか?

機械学習開発者にとって、数学的知識に精通していることに加えて、選択するツールも非常に重要です。機械学習の研究には革新性、実験性、粘り強さが求められ、途中で諦めてしまう人も多い一方で、機械学習モデルを実際の業務に適用するのは難しいという課題もあります。

エンジニアリング要因に加えて、機械学習システムの設計も困難です。学習システムの設計に影響を与える最も重要な要素は、環境によってシステムに提供される情報です。情報の品質は、システムのパフォーマンスに直接影響します。知識ベースには、いくつかのアクションの実行をガイドする一般原則が保存されますが、環境によって学習システムに提供される情報はさまざまです。

情報の品質が高く、一般原則との差異が比較的小さい場合、機械学習の方が処理しやすくなります。イレギュラーな指導情報が学習システムに与えられた場合、学習システムは十分なデータを取得し、不要な内容を削除し、要約して指導アクションを形成し、知識ベースに組み込むことが機械学習のタスクとなります。比較的重いので、設計も難しくなります。

機械学習のもう一つの技術的な問題は、機械学習のデバッグが非常に複雑であることです。たとえば、従来のソフトウェア設計を行う場合、書かれた問題が期待どおりに動作しない場合、アルゴリズムに問題がある可能性があります。しかし、機械学習では実際のモデルとデータが 2 つの重要な要素であり、これら 2 つのランダム性が非常に強いため、デバッグの難易度が 2 倍になります。複雑さに加えて、機械学習のデバッグ サイクルは一般に非常に長くなります。これは、機械が修正や変更を実装するための命令を受け取るまでに通常 10 時間以上、場合によっては数日かかるためです。

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