人工智能技术200个单词怎么读-人工智能技术200个单词怎么读的

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术200个单词怎么读的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术200个单词怎么读的解答，让我们一起看看吧。

1. 自动化和人工智能的区别？
2. 什么是人工智能算法？

自动化和人工智能的区别？

自动化和人工智能有以下几个方面的区别：

1. 概念不同：自动化主要是指利用计算机、机械和电子设备等技术来完成机械化和重复性工作的一种技术和方法，而人工智能则是指模拟人的智能行为、思维和决策等能力的一种技术和方法。

2. 目标不同：自动化主要是为了提高生产效率，节省劳动力成本，减少人力劳动强度，而人工智能则是为了模拟人的智能，实现自主决策、自我学习和提高决策能力等。

3. 技术应用不同：自动化应用范围主要是在工业生产、物流管理、交通运输等领域；而人工智能则主要应用于数据挖掘、自然语言处理、图像识别、智能家居等领域。

4. 产生方式不同：自动化技术的过程是机械化的和可预测的，逐步实现自动化；而人工智能技术则是逐步发展演化的，需要不断的探索与研究。

一．自动化

自动化是指机器设备在没有人的参与的情况下，能够根据人们设置的程序和要求，完成那些复杂且重复性较高的任务，达到人们的预期目标，运用自动化技术，不但使人摆脱了繁重的体力劳动，还将人们从恶劣、危险的工作环境中解救出来。

二．人工智能

人工智能是研究、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。人工智能地体现包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理以及专家系统。人工智能技术逐渐成熟，其应用范围也在不断扩展。

什么是人工智能算法？

你们说的都太复杂了，希望我的描述能让外行们看懂。

当前运用的人工智能的算法，在本质上就是输入x得到反馈y。

至于怎么从x得到的y，我们可以列一个线性方程y = mx + b。

它表示是x和y的关系。只不过是从前我们学的是根据x求y，在人工智能领域是，知道输入x和输出y，要求出的是系数m和常数b。

线性回归

有监督学习就是持续输入大量的配对的x和y，调整系数m和常数b，让线性方程更好的匹配数据。这个方程永远不能以百分之百的准确率匹配x和y，但是它能被用来做预测。一旦你确定了一个可靠的函数，你输入x的值，变成得到一个正确率很高的y值。

即使复杂如阿尔法狗，它不过是得到了一个无比复杂的系数m，万变不离其宗，它的算法仍然能被表达为y = mx + b。

聚类分析

有监督学习还可以被用来做分类，类似于把水从池子里分到桶里。例如，如果数据带有特点x，它进入一号桶；如果没有，它进入二号桶。在这种情况下，你仍然可能认为这是在用x预测y，只是在这里y不是数值而是类别。当然，分水的桶可以准备很多。

分类算法可以来过滤垃圾邮件，分析x光片的异常，确认案件的相关资料，为一个岗位选择合适的简历，甚至做market segmentation。

人工智能算法大致可分作监督学习、无监督学习与强化学习。其中，监督学习通过不断训练程序（模型）从人类已有经验中学习规律。在这一类机器学习中，研究人员会通过标记数据的方法，不断调整模型参数以达到学习目的。类似于父母会向[_a***_]展示不同颜色、大小乃至种类的苹果，教会孩子认识“未曾见过”的苹果。这便是监督学习的目的：样本外预测。

无监督学习则通过训练程序，使机器能直接从已有数据中提取特征，对信息进行压缩，用于完成其他任务。如传统的主成分分析，可以将高维特征使用低维度向量近似。例如，我们可以使用主成分分析技术压缩图片，以达到节省储存空间的作用。因此，这类机器学习算法并不需要以往经验，也被称之为无监督学习。

当然，无监督学习与监督学习之间并不是彼此对立的关系，对于存在部分标注的数据，我们也可以使用半监督学习算法。比如最近比较流行的对抗神经网络——我们可以使用该算法学习一系列甲骨文后，令它生成多个足以以***乱真、却从不代表任何意义的“甲骨文”，相当于计算程序“照虎画虎”却不知为虎。

此外，强化学习与以上（无、半）监督学习算法不同，强化学习是动态优化的延伸，而（无、半）监督学习则与统计学更为接近。强化学习通过使智能程序不断地与环境交互，通过调整智能程序的决策参数（过程）达到最大化其累积收益的目的。强化学习是最接近于人类决策过程的机器学习算法，类似于让一个智能体无限、快速地感知世界，并通过自身失败或者成功的经验，优化自身的决策过程，在这一过程中计算机程式并不那么需要老师。当然，强化学习也并不能完全同监督学习割裂开来。比如AlphaGo就是通过强化学习手段所训练的计算程序，但在AlphaGo训练的第一阶段，研究人员使用了大量的人类玩家棋谱供AlphaGo模仿学习，这里人类已有经验类似于老师；但是在AlphaGo的升级版本ZeroGo中，模仿学习已经完全被摒弃。

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