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尼尔森 人工智能 大数据如何转人工智能?

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尼尔森 人工智能 大数据如何转人工智能?

这么说吧,如果说人工智能是一颗参天大树,那么大数据就是这颗大树的根,是它的基础。树根的粗细,直接影响到大树的生长质量。

近年来人工智能的火爆,也是得益于大数据的丰富、互联网技术的进步。

回到正题,大数据的本质是海量的、多维度、多形式的数据。无论是机器人视觉、语音识别、在线翻译、相机美颜等;都需要大数据去训练。对的,是训练,就好像是训练小猫小狗。虽然在机器的模式中只有“0”和“1”,但通过深度学习与大数据的运用,人工智能就可以对事物的发展趋势做出一定的预判。

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尼尔森 人工智能介绍

这么来比喻吧,如果把大数据比作燃料,那么人工智能就是燃油机了。

不同功率的燃油机的发力不同,好的算法就是大功率的燃油机,有更快的速度和机动性。而做数据的人肯定知道,如果(大)数据足够纯粹,冗余少,那么这个数据分析起来解释性强且具有说服力。

在大数据领域和人工智能领域中,其实是互相交错的,很难说互不涉及,特别是现在这个动不动就“大”数据的时代,数据量大和AI已经成为标配,所以说转行还不如进一步学习人工智能部分知识。

至于怎么学习人工智能,我这里有一份可供参考的指南。如果你想把机器学习更灵活的应用于日常工作,学习一些基础理论还是很有好处的,而且你并不需要完全弄懂。下面有几个学习机器学习理论的理由。

(1)规划和数据采集

数据采集真是一个昂贵和耗时的过程!那么我需要采集哪些类型的数据?根据模型的不同,我需要多少数据?这个挑战是否可行?

(2)数据假设和预处理

不同的算法对数据输入有不同的假设,那我应该如何预处理我的数据?我应该正则化吗?假如我的模型缺少一些数据,它还稳定吗?离群值怎么处理?

(3)解释模型结果

简单的认为机器学习是一个“黑盒子”的概念是错误的。是的,并不是所有的结果都直接可以解释,但你需要诊断自己的模型然后改善它们。我要怎么评估模型是过拟合还是欠拟合?我要向业务利益相关者怎么解释这些结果?以及模型还有多少的改善空间?

(4)改进和调整模型

你的第一次训练很少会达到最佳模式,你需要了解不同的调参和正则化方法的细微差别。如果我的模型是过拟合了,我该如何补救?我应该花更多时间在特征工程上,还是数据采集上?我可以组合我的模型吗?

(5)驱动商业价值

机器学习从来不会在真空中完成。如果你不了解武器库中的工具,就无法最大化发挥它们的效能。在这么多结果指标中,哪些是优化的参考指标?哪个更为重要?或者还有其他的算法会表现更好吗?

带着这些问题,参考以下教材,你就可以很轻松地入门人工智能。

《深度学习》

http://download.csdn.net/download/zx2fzx2f/10024228

《机器学习》(周志华 著)

http://download.csdn.net/download/cser04/400323

《Spark机器学习》

http://download.csdn.net/download/yang198907/9838919


如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣,可以订阅我的头条号,我会在这里发布所有与算法、机器学习以及深度学习有关的有趣文章。

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首先没准确理解这个问题所想要表达的意思;如果是从业转换的话,这个问题涉及到从工程到科研的跨度,工程重要的是体系架构设计,科研关注的是数学模型,需要扎实的理论基础;如果是探讨数据和智能的关系,可以说现在的人工智能都是数据驱动的,通俗说就是从数据中学习规律,数据越多就越能学习到复杂规律,比如深度学习,数据就是认知环境,当然大数据的外延太广,不是随便的数据都能拿来作为学习,无论监督还是非监督。


文章关键词人工智能,尼尔森,数据

结语:感谢我叫沐叔的辛苦撰写及电器吧小编胭話的整理。有关尼尔森 人工智能的介绍如果您还有不理解的,欢迎留言。

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