一、AI是什么

AI（人工智能）是通过机器学习训练的神经网络，也就是一组算法。

它们不仅一起协同工作来解决问题，而且还从数据中学习进化。

这就像我们的大脑处理信息的方式一样，我们动脑筋不仅能想出办法，而且脑子还越用越灵。

 

二、AI神经网络是由什么组成的

AI神经网络由【训练】和【推理】两部分组成。

一个没有经过训练的AI是没有用的，它只有搭建好的网络结构和几万甚至几千亿个参数。

你需要把大量的素材喂给它进行训练，每个素材过来，网络过一遍，各个参数的权重就会进行一遍调整。这个过程也就是机器学习。

等训练得差不多了，就可以把所有参数都固定下来，模型就炼制完成了。

你就可以用它对各种新的局面进行推理，形成输出。

 

三、最流行的神经网络算法有哪些

目前最流行的神经网络算法，主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

 

1、监督学习

当计算机获得一组输入数据（例如，猫和狗的图片）及其相应的正确输出（例如，指示每张图片是猫还是狗的标签）一只狗）时，该算法学习识别输入数据中的模式，并通过将其输出与正确输出进行比较来准确预测新的、未见过的数据。

这就像让老师指导您完成一堂课。你得到了一堆带有正确答案的例子，你学会了识别模式，这样你就可以对新的例子做出准确的预测。

比如老师教你记住了乘法表，那乘法问题的正确结果，你就能脱口而出。

监督学习算法，通常用于图像识别、自然语言处理和语音识别等任务。例如，可以在标记图像的大型数据集上训练监督学习算法，以识别新图像的内容。它还可用于自动将口头文字转录为文本。

 

2、无监督学习

与监督学习相比，无监督学习不依赖于标记数据。

该算法被赋予了一组输入数据，并且必须在没有明确指导的情况下自行找到该数据中的模式或关系。

这就像在没有地图的情况下探索一个新城市，并根据自己的观察发现自己的模式和分组。

你不知道自己在寻找什么，但你开始注意到城市不同地区之间的异同。

最终，您可能会开始将相似的事物组合在一起，例如如何将一个区域的所有餐厅和另一个区域的所有商店组合在一起。

你在一个新地方发现自己最喜欢的地方就是一种无监督学习。

无监督学习算法，可用于聚类和降维等任务。

例如，无监督学习算法可用于根据特征对电子商务网站上的相似产品进行分组，

或在大型数据集中查找隐藏模式。

它还可用于异常检测，在数据中标记可能表明存在欺诈或错误的异常模式。

 

3、强化学习

强化学习算法，被赋予了一项任务来完成，并且必须尝试不同的动作来实现期望的结果（例如，教机器人在迷宫中导航）。

当算法采取导致积极结果的行动时，它会收到奖励，而当它采取导致消极结果的行动时，它会收到惩罚。

随着时间的推移，该算法会了解哪些操作会导致最佳结果并提高其性能。

这就像训练狗变戏法。当它做了好事时，你给它一个奖励，它就会学会将这种行为与奖励联系起来。随着时间的推移，狗变得更擅长表演技巧。

强化学习算法通常用于机器人、游戏和其他需要决策的应用程序。

例如，可以使用强化学习算法来教机器人通过尝试不同的动作并从其成功和失败中学习来在环境中导航。

它还可以用来教 AI 代理玩游戏，奖励它做出获胜的动作，惩罚它做出失败的动作。

 

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