L'intelligence artificielle python est-elle difficile ?

L'intelligence artificielle est un sujet interdisciplinaire avec une histoire de plus de 60 ans depuis sa première proposition. Elle en est encore au stade initial de l'IA. Une raison importante de la lenteur du développement est que l'intelligence artificielle est techniquement difficile. Elle implique des ordinateurs, de la psychologie, de la philosophie, etc., et a des exigences élevées pour les praticiens. Actuellement, de nombreux ingénieurs nationaux engagés dans l'industrie de l'IA ont une maîtrise ou une maîtrise. au-dessus de.

La technologie de l'intelligence artificielle peut être appliquée à diverses industries telles que la sécurité, les soins médicaux, l'ameublement, les transports, les villes intelligentes, etc. Ses perspectives ne font aucun doute, et l’avenir est définitivement un marché de plusieurs milliards de dollars. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Selon les différents domaines d'application, les technologies de recherche sur l'intelligence artificielle sont également différentes. Actuellement, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, etc. sont devenus des IA populaires. orientations technologiques. , explorez ensemble le développement et l’avenir de l’intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle

L'apprentissage automatique est également appelé le cœur de l'intelligence artificielle. Il étudie principalement comment les ordinateurs peuvent simuler ou réaliser le comportement d'apprentissage humain et. Acquérir de nouvelles connaissances ou compétences et aider l'ordinateur à réorganiser la structure des connaissances existante pour améliorer continuellement ses performances.

L'apprentissage automatique est une branche de la recherche sur l'intelligence artificielle, et les gens étudient l'apprentissage automatique depuis de nombreuses années. Son processus de développement peut être grossièrement divisé en plusieurs périodes. La première s'étend du milieu des années 1950 au milieu des années 1960, qui est une période enthousiaste ; la seconde s'étend du milieu des années 1960 au milieu des années 1970, appelée apprentissage automatique. La période d'apaisement : la troisième s'étend du milieu des années 1970 au milieu des années 1980, appelée période de renaissance ; la quatrième étape de l'apprentissage automatique a commencé en 1986, et nous sommes toujours dans cette période.

L'apprentissage automatique est désormais visible dans de nombreux domaines d'application, tels que l'exploration de données, le traitement du langage naturel, l'identification biométrique, les moteurs de recherche, le diagnostic médical, les valeurs mobilières, les jeux, les robots, etc.

L'apprentissage est un processus très complexe. L'apprentissage et le raisonnement sont indissociables. Selon la quantité de raisonnement utilisé dans l'apprentissage, les stratégies utilisées dans l'apprentissage automatique peuvent être divisées en quatre types : l'apprentissage mécanique, l'apprentissage pédagogique et l'analogie. apprendre et apprendre par l’exemple. Plus le raisonnement est utilisé dans l’apprentissage, plus les capacités du système sont fortes.

Quelle est la difficulté du machine learning ?

Pour les développeurs d'apprentissage automatique, en plus d'être très compétents en connaissances mathématiques, les outils qu'ils choisissent sont également très importants. D'une part, la recherche sur l'apprentissage automatique nécessite de l'innovation, de l'expérimentation et de la persévérance, et de nombreuses personnes abandonnent à mi-chemin ; d'autre part, il est également difficile d'appliquer les modèles d'apprentissage automatique au travail réel ;

En plus des facteurs d'ingénierie, la conception de systèmes d'apprentissage automatique est également difficile. Le facteur le plus important affectant la conception du système d'apprentissage est l'information fournie par l'environnement au système. La qualité de l'information affecte directement les performances du système. La base de connaissances stocke des principes généraux qui guident l'exécution de certaines actions, mais. les informations fournies par l'environnement au système d'apprentissage sont de toutes sortes.

Si la qualité des informations est élevée et que les différences par rapport aux principes généraux sont faibles, l'apprentissage automatique est plus facile à traiter. Si des informations d'instruction irrégulières sont fournies au système d'apprentissage, le système d'apprentissage doit obtenir suffisamment de données, supprimer les détails inutiles, les résumer, former des actions de guidage et les placer dans la base de connaissances de cette manière, la tâche d'apprentissage automatique sera relativement complexe ; lourd, il est également plus difficile à concevoir.

Pour l'apprentissage automatique, une autre difficulté technique est que le débogage de l'apprentissage automatique est très compliqué. Par exemple, lors de la conception de logiciels conventionnels, si le problème écrit ne fonctionne pas comme prévu, il peut y avoir des problèmes avec l'algorithme. et la mise en œuvre ; mais dans l'apprentissage automatique, le modèle et les données réels sont deux facteurs clés. Le caractère aléatoire de ces deux éléments est très fort, ce qui double la difficulté du débogage. Outre sa complexité, le cycle de débogage du machine learning est généralement très long, car il faut généralement plus de dix heures, voire plusieurs jours, à la machine pour recevoir les instructions permettant de mettre en œuvre les corrections et les modifications.

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