人工智能的子集人工智能的子集|人工智能

本文概述

机器学习
自然语言处理
深度学习
专家系统
机器人技术
机器视觉
语音识别

到目前为止，我们已经了解了什么是AI，现在我们将在本主题中了解AI的各种子集。以下是AI最常见的子集：

机器学习
深度学习
自然语言处理
专业系统
机器人技术
机器视觉
语音识别

注意：以上所有内容中，机器学习在AI中都扮演着至关重要的角色。机器学习和深度学习是在现实生活中实现AI的方式。

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机器学习机器学习是AI的一部分，它为机器提供智能，使其能够自动学习经验而无需进行显式编程。

它主要涉及允许系统从历史数据中学习的算法的设计和开发。
机器学习基于这样的思想，即机器可以从过去的数据中学习，识别模式并使用算法做出决策。
机器学习算法的设计方式是，它们可以自动学习并提高性能。
机器学习有助于发现数据模式。

机器学习的类型

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机器学习可以分为以下三种主要类型：

监督学习：监督学习是一种机器学习，其中机器从已知数据集（一组训练示例）中学习，然后预测输出。监督学习的代理需要找出与给定样本集匹配的功能。监督学习可以进一步分为两类算法：分类回归
强化学习：强化学习是一种学习方法，其中AI代理通过发出一些命令来进行训练，并且在每个动作中，代理都会获得奖励作为反馈，使用这些反馈可以提高代理的绩效。奖励反馈可以是正面的也可以是负面的，这意味着在每个好的行为上，行为人会收到积极的回报，而在错误的行为上会得到消极的回报。强化学习有两种类型：正强化学习负强化学习
无监督学习：无监督学习与未经监督或培训的学习相关。在无监督学习中，使用既未标记也未分类的数据训练算法。在无监督学习中，代理需要从没有相应输出值的模式中学习。无监督学习可分为两类算法：聚类关联

自然语言处理自然语言处理是计算机科学和人工智能的一个子领域。 NLP使计算机系统能够理解和处理人类语言，例如英语。
NLP在AI中起着重要的作用，因为没有NLP，AI代理就无法执行人工指令，但是在NLP的帮助下，我们可以使用语言来指导AI系统。今天，我们不仅围绕着AI，而且还围绕着NLP，我们可以轻松地要求Siri，Google或Cortana用我们的语言为我们提供帮助。
自然语言处理应用程序使用户可以直接使用自己的文字与系统进行通信。
NLP应用程序的输入和输出可以采用两种形式：

言语
文本

深度学习深度学习是机器学习的子集，它提供了机器执行人类任务的能力，而无需人工参与。它为AI代理提供了模仿人类大脑的功能。深度学习可以使用监督学习和无监督学习来训练AI代理。

深度学习是通过神经网络架构实现的，因此也称为深度神经网络。
深度学习是自动驾驶汽车，语音识别，图像识别，自动机器翻译等背后的主要技术。
深度学习的主要挑战在于，它需要大量具有强大计算能力的数据。

深度学习的工作原理：

深度学习算法适用于深度神经网络，因此称为深度学习。这些深度神经网络由多层组成。
第一层称为输入层，最后一层称为输出层，这两层之间的所有层称为隐藏层。
在深度神经网络中，存在多个隐藏层，并且每一层都由神经元组成。这些神经元在每一层中都相连。
输入层接收输入数据，神经元将输入信号传播到其上一层。
隐藏层对输入执行数学运算，并将执行的数据转发到输出层。
输出层将输出返回给用户。

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专家系统

专家系统是人工智能的应用。在人工智能中，专家系统是依赖于获取人类专家知识并将该知识编程到系统中的计算机程序。
专家系统模仿人类专家的决策能力。这些系统旨在通过知识体系而不是传统的程序代码来解决复杂的问题。
专家系统的示例之一是在Google搜索框中键入时提示拼写错误的建议。
以下是专家系统的一些特征：高性能可靠高响应可以理解

机器人技术

机器人技术是人工智能和工程学的一个分支，用于设计和制造机器人。
机器人是可以自动或半自动执行一系列动作的编程机器。
AI可以应用于机器人，以制造出可以凭借其智能来执行任务的智能机器人。必须使用AI算法才能使机器人执行更复杂的任务。
如今，人工智能和机器学习正在机器人上应用，以制造智能机器人，这些机器人也可以像人类一样进行社交互动。 Sophia机器人是机器人技术中AI最好的例子之一。

机器视觉

机器视觉是计算机视觉的一种应用，它使机器能够识别物体。
机器视觉使用一台或多台摄像机，模数对话和数字信号处理来捕获和分析视觉信息。
机器视觉系统经过编程，可以执行狭窄定义的任务，例如计数对象，读取序列号等。
计算机系统的视线与人眼无法看到的视线相同，但是它也不受人为限制（例如，透过墙看）的限制。
借助机器学习和机器视觉，AI代理可以透视墙壁。

语音识别语音识别是一种使机器能够理解口语并转换为机器可读格式的技术。也可以称为自动语音识别和计算机语音识别。它是与计算机交谈的一种方式，并且基于该命令，计算机可以执行特定任务。
有些语音识别软件的单词和短语词汇量有限。该软件需要明确的口语来理解和执行特定任务。如今，有各种包含语音识别技术的软件或设备，例如Cortana，Google虚拟助手，Apple Siri等。
我们需要训练我们的语音识别系统来理解我们的语言。在过去的日子里，这些系统仅用于将语音转换为文本，但是现在有各种设备可以将语音直接转换为命令。
语音识别系统可用于以下领域：