人工知能システムの 4 つの要素とは何ですか?

人工知能システムの 4 つの要素は次のとおりです: 1. ビッグ データ; 人工知能の知能はビッグ データに含まれています。 2. 計算能力; 人工知能のための基本的な計算能力サポートを提供します。 3. アルゴリズム: 人工知能を実現する基本的な方法と、データ インテリジェンスをマイニングする効果的な方法。 4. シナリオ: 大量のデータを前処理します。

人工知能の 4 つの要素の分析
ビッグデータ:
人工知能の知能インテリジェンスはビッグデータに含まれています。
コンピューティング能力:
コンピューティング能力は、人工知能の基本的なコンピューティング能力サポートを提供します。
アルゴリズム:
アルゴリズムは、人工知能を実現する基本的な方法であり、データ インテリジェンスをマイニングする効果的な方法です。
シナリオ:
ビッグデータ、計算能力、アルゴリズムがインプットとして使用され、実際のシナリオでアウトプットされる場合にのみ実際の値が反映されます。
非常に鮮やかな例えをしてみましょう。料理をシナリオにすると、ビッグデータは料理に必要な材料に相当し、コンピューティング能力は料理に必要なガス/電気/薪に相当し、アルゴリズムも同等です。調理法や味付けまで。

1) ビッグデータ
今日の時代では、ビッグデータが常に生成されています。モバイル デバイス、安価なカメラ、ユビキタス センサーなどから蓄積されたデータ。これらのデータはさまざまな形式であり、そのほとんどは非構造化データです。人工知能アルゴリズムで使用する必要がある場合、大量の前処理プロセスが必要になります。

2) コンピューティング能力
人工知能の発展により、コンピューティング能力に対するより高い要件が求められています。以下は、さまざまなチップの計算能力の比較です。その中でも、GPU は他のチップに先駆けて、人工知能の分野で最も広く使用されているチップです。 GPU と CPU はどちらも浮動小数点演算を得意としており、一般的に GPU の浮動小数点演算能力は CPU の約 10 倍です。さらに、ディープ ラーニング アクセラレーション フレームワークが GPU 上で最適化され、GPU のコンピューティング パフォーマンスが再び向上し、ニューラル ネットワークの計算の高速化に役立ちます。例: cuDNN はカスタマイズ可能なデータ レイアウトを備え、すべてのルーチンの入出力として使用される 4 次元テンソル、ストライド、およびサブ領域の柔軟な次元順序付けをサポートします。行列演算は畳み込みニューラル ネットワークの畳み込み演算に実装されているため、メモリが削減され、ニューラル ネットワークのパフォーマンスが大幅に向上します。

3) アルゴリズム
主流のアルゴリズムは、主に従来の機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワーク アルゴリズムに分かれています。ニューラルネットワークのアルゴリズムは急速に発展しており、近年ディープラーニングの開発は佳境に達しています。

4) シナリオ
人工知能の古典的なアプリケーション シナリオには次のものが含まれます:
1. ユーザー ポートレート分析
2. 信用スコアに基づくリスク制御
3. 不正検知
4. ロボアドバイザー
5. インテリジェントなレビュー
6. インテリジェントな顧客サービスロボット
7. 機械翻訳
8. 顔認識

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