人工智能應用的簡單原理和應用領域

       隨著科技的發展，人工智能也發展得越來越成熟，應用到很多領域，為生活的便利做出了很大的貢獻。其實很多人工智能應用的原理都比較簡單，今天，小編就將介紹人工智能應用的簡單原理和應用領域，一起來看看吧。

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人工智能應用的簡單原理和應用領域

1.聚類分析和異常檢測。

       兩者都是以無標記數據作為輸入，通過相應算法的處理，在聚類場景中完成分組工作，或在異常檢測場景中判斷是否為異常。

       群集將無標簽數據中的類似數據聚集到一起。特定的組數是由從事聚類工作的人員(通常是數據科學家)確定的。不存在絕對正確或絕對錯誤的組的數目，但是應用于特定的情況，通常可以通過試錯來確定理想組的數目。

       由于數據沒有標簽，聚類者必須為每一組指定意義或標簽以便于清晰的描述(比如運動狂)。接著，新數據將被分配到模型中的一個組中，從而假設這個組的標簽或描述。這一過程可視為預測分類的一種形式，即為每個新數據點分配一個類(通過分組標簽)。

       向群集(如客戶)分配新的數據點(如群)將使我們能夠更好地精確地定位產品，使產品具有個性化和策略性，并且能夠以適當的方式在每個群集(如群)上營銷客戶。

       聚類應用包括對市場與客戶的細分和聚焦，三維醫學圖像分析，根據購物習慣對產品進行分類，以及社會媒體分析。

       異常性檢測是一種用于發現異常數據(高度異常、偏離常規或畸形)模式的技術。不正常檢測的應用包括基于聲音的缺陷和裂紋檢測，網絡安全，質量控制(如制造缺陷檢測)，以及計算機和網絡系統的健康狀況(如不正常和錯誤檢測)。

       就網絡安全的異常檢測應用而言，常見的威脅包括惡意軟件、敲詐軟件、計算機病毒、系統和內存攻擊、拒絕服務攻擊、仿冒網站、不必要的程序執行、盜用憑證、數據傳輸和偷竊等。毫無疑問，這一點是異常檢測場景的一種。

2.自然語言

       在人工智能的發展和應用中，自然語言是一個非常有趣和激動人心的領域，通常分為三個子領域：自然語言處理(NLP)、自然語言生成(NO)和自然語言理解(NLU)。咱們單獨討論一下。

NLP

       用自然語言處理(NLP)輸入文本、語音或手寫形式的語言，經NLP算法處理后，輸出如圖6-1所示的結構化數據。目前存在許多潛在NLP場景和輸出。

       值得注意的是，有時NLP也被認為是一個超集合，并且NLU，所以從整體上說，人工智能自然語言應用可以視為NLP的一種形式。還有一些人把它看作自然語言應用的具體集合，我們所討論的就是其中一部分。

有關NLP的具體任務和技術如下：

• 定量與目標文本分析。
• 聲音識別(聲音到文字的轉換)
• 主題模型(例如主題和在文檔中討論的主題)
• 文字分類(如電視連續劇《權利的游戲》)
• 情緒分析(如積極，消極，中性)
• 主題測試(如人、地點)
• 名稱標識(例如MeyersDavis)
• 語義學相似分析(例如，不同詞和文本之間的整體意義相似)
• 標記部分音標(如名詞，動詞)
• 機譯(如英文翻譯成法文)

       一項特定NLP應用涉及到公司會議記錄，文本轉換，然后提供會議摘要，其中包括各種主題的分析以及會議表現的情況(如，www.chorus.ai)。另一種方法是使用NLP，通過性別中立度、語調、用詞等因素，對招聘面試進行綜合評分。同時也提供了改進評分和整體工作描述的優化建議。

其它應用程序包括：

• 情緒型新聞聚合。
• 基于情緒的社交媒體調查和品牌監測。
• 家長疫苗關注分析在信息板上。
• 對影評和產品評論的情感分析。
• 動物性聲音轉換

       目前，通過NLP服務和API接口，已經有很多云服務提供商提供了這些功能。

NT

       輸入以結構化數據形式存在的NT語言，經過NT算法處理后，輸出相應的語言，如圖6-2所示。該語言的輸出可以是文本，也可以是文本到語音的轉換。對輸入數據進行結構化處理的案例可能是對比賽中運動員情況、廣告效果或公司財務的統計。

• 簡評(如新聞和體育)
• 有關圖像的故事
• 商業分析報告概要。
• 招聘者參與醫院研究。
• 以自然語言表示的病人費用。
• 一周一次的足球賽總結和回顧。
• 房地產介紹及房地產市場報告。
• 有關公司收益報告的新聞發布。

       以上是兩種人工智能的簡單原理，人工智能的內容其實非常廣闊，是一個技術密集型的產業，有很多下屬分類和應用原理，還需要進一步的學習來掌握，以上就是人工智能應用的簡單原理和應用領域的內容，感謝您的閱讀。