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人工智能是如何工作的?

AI通过根据编程规则及其子集机器学习(ML)以及不同的ML技术(例如深度学习(DL))起作用的算法进行工作

人工智能是如何工作的?

机器学习(ML)

它是人工智能一个分支,也是最常见的分支之一,负责为已开发为随着时间的推移学习和改进的算法开发技术。它涉及大量代码和复杂的数学公式,以使机器能够找到给定问题的解决方案。

AI的这一方面是目前最广泛用于商业或商业目的的方面,因为它用于快速处理大量数据并以人类可以理解的方式存储它们。

一个明显的例子是来自生产工厂的数据,其中连接的元素将有关机器状态,生产,功能,温度等的恒定数据流馈送到中央核。

这个巨大的数据量,从生产过程中获得必须以实现持续改进和适当的分析决策,这个数据意味着人类必须分析和可追溯性花费的时间(天)一个很大的但是体积。

这是机器学习开始发挥作用的时候,它允许将数据整合到生产过程中进行分析,并更快,更准确地识别操作中的模式异常。这样,可以触发警告或警报以进行决策。 

但是,ML是一个相对广泛的类别。这些人工智能节点的发展催生了如今所谓的深度学习(DL)。 

深度学习(DL)

它是机器学习(ML)的一个更为特定的版本,它指的是一组旨在用于机器学习并参与非线性推理的算法(或神经网络)

在这项技术中,算法被分组为人工神经网络,旨在像大脑中存在的人类神经网络一样起作用。它是一种无需特定代码即可深入学习的技术。

深度学习是执行更多高级功能的基础,可以同时分析各种因素。

例如,深性学习的用于情境由接收到的信息在自主汽车中使用的传感器:基于他们正在他们用运动等物体的距离,在它们移动的速度,预测该信息来决定如何以及何时更改车道等。

我们仍处于DL仍处于开发其全部潜力的非常早期阶段的阶段。我们看到通过将数据转换为更详细和可伸缩的数据集,它在商业中得到了越来越多的使用。 

商业环境中的AI

AI已经用于许多商业和生产应用程序中,包括自动化,语言处理和生产数据分析。

允许,在一般水平,公司正在优化双方的制造工艺,操作和改善内部效率。 

AI通过不同的计算机编程规则来工作,这些规则允许机器表现得像人一样并解决问题。

公司在其流程实施AI技术的兴趣在于其带来的优势。

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