파이썬 인공지능은 어렵다?

인공지능은 제안된 지 60년이 넘는 역사를 지닌 학제간 학문으로, 아직은 AI의 초기 단계입니다. 발전이 더딘 중요한 이유는 인공지능이 컴퓨터, 심리학, 철학 등 기술적으로 어렵고 실무자에 대한 요구사항도 높기 때문이다. .

인공지능 기술은 보안, 의료, 홈퍼니싱, 교통, 스마트시티 등 다양한 산업에 응용될 수 있습니다. 그 전망은 의심할 여지가 없으며, 미래는 분명 1조대 시장이 될 것입니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

인공지능 연구의 기술도 응용분야에 따라 다양해지며, 현재 머신러닝, 컴퓨터 비전 등이 대중화되고 있는 AI 기술의 발전방향과 방향을 살펴보겠습니다. 미래의 인공지능 개발.

머신러닝은 인공지능의 핵심

머신러닝은 인공지능의 핵심이라고도 불리며, 주로 컴퓨터가 어떻게 인간의 학습 행동을 시뮬레이션하거나 구현하여 새로운 지식이나 기술을 습득하고, 기존 지식을 재구성할 수 있는지 연구합니다. .지속적으로 성과를 향상시킬 수 있는 지식구조가 있습니다.

머신러닝은 인공지능 연구의 한 분야로, 사람들은 수년 동안 머신러닝을 연구해 왔습니다. 그 발전 과정은 크게 여러 시기로 나눌 수 있는데, 첫 번째는 열성적인 시기인 1950년대 중반부터 1960년대 중반까지이고, 두 번째 시기는 머신러닝이라고 불리는 시기이다. 세 번째는 1970년대 중반부터 1980년대 중반까지를 르네상스 시대라고 하며, 1986년부터 시작된 기계학습의 네 번째 단계는 아직도 이 시기이다.

머신러닝은 이제 데이터 마이닝, 자연어 처리, 생체 인식, 검색 엔진, 의료 진단, 증권, 게임, 로봇 등 다양한 응용 분야에서 볼 수 있습니다.

학습은 매우 복잡한 과정입니다. 학습에 사용되는 추론의 양에 따라 기계 학습, 교육 학습, 유추 학습, 예를 통한 학습의 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. . 학습에 더 많은 추론을 사용할수록 시스템의 기능은 더욱 강력해집니다.

머신러닝의 어려움은 무엇인가요?

머신러닝 개발자에게는 수학적 지식에 능숙하다는 것 외에도 그들이 선택하는 도구도 매우 중요합니다. 머신러닝 연구에는 혁신과 실험, 끈기가 요구되는 반면, 머신러닝 모델을 실제 업무에 적용하는 것도 어려운 일입니다.

엔지니어링 요소 외에도 머신러닝 시스템 설계도 어렵습니다. 학습 시스템 설계에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 환경이 시스템에 제공하는 정보입니다. 정보의 품질은 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치지만 지식 기반에는 일부 작업 실행을 안내하는 일반 원칙이 저장되어 있습니다. 환경에서 학습 시스템에 제공하는 정보는 다양합니다.

정보의 품질이 높고 일반 원칙과의 차이가 작다면 머신러닝이 처리하기 더 쉽습니다. 불규칙한 지시 정보가 학습 시스템에 제공되면 학습 시스템은 이러한 방식으로 충분한 데이터를 얻고, 불필요한 세부 사항을 삭제하고, 이를 요약하고, 지도 조치를 형성하고, 이를 지식 베이스에 넣어야 합니다. 상대적으로 무거워서 디자인하기도 더 어렵습니다.

기계 학습의 또 다른 기술적 어려움은 기계 학습의 디버깅이 매우 복잡하다는 것입니다. 예를 들어 기존 소프트웨어 설계를 할 때 작성된 문제가 예상대로 작동하지 않으면 알고리즘과 구현에 문제가 있을 수 있습니다. 기계 학습에서는 실제 모델과 데이터가 두 가지 핵심 요소입니다. 이 두 가지의 무작위성은 매우 강력하여 디버깅이 두 배로 어렵습니다. 복잡성 외에도 기계 학습의 디버깅 주기는 일반적으로 매우 깁니다. 왜냐하면 기계가 수정 및 변경을 구현하기 위한 지침을 수신하는 데 일반적으로 10시간 이상, 심지어 며칠이 걸리기 때문입니다.

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