人工智能模型有哪些不同类型？

什么是人工智能模型？

模型是人工智能的虚拟大脑。人工智能模型使用算法和数据创建，从经验中学习并得出结论。

AI 模型需要人工协助才能理解数据并执行超出训练范围的任务。您可以 训练人工智能模型 可以做几乎任何事情，从简单的自动响应到复杂的问题解决。

AI 模型最擅长的是：

• 分析数据集
• 寻找模式
• 做出预测
• 生成内容

人工智能模型拥有的数据越多，其做出的预测和决策就越准确。

如何创建 AI 模型？

数据科学家开发算法来构建 AI 模型。算法是解决特定问题或完成任务的一组分步规则和流程。算法一旦用数据训练完成，就变成了 AI 模型。

数据科学家还使用人工神经网络（人工神经网络) 教导计算机以模仿人类大脑发送信号和接收信息的方式处理数据。就像我们大脑相互连接的神经元网络一样，ANN 是用于解决问题的人工神经元（节点）。

人工神经网络用于需要模式识别的任务，例如：

• 图像和语音识别
• 总结文件
• 自然语言处理（NLP）
• 复杂的决策

算法示例

你可能每天都在使用最著名的算法之一： 谷歌搜索.

当您在 Google 中输入查询时，其搜索算法会抓取数十亿个网页，以快速为您提供最有用和最相关的结果。随着我们使用 Google 的方式不断发展，其算法也在不断发展。

不同类型的人工智能模型

在这里，我们将重点关注以下类型的 AI 模型：

• 机器识别
• 监督学习
• 无监督学习
• 深入学习

机器学习模型

机器学习是人工智能的一个子集。虽然所有 机器学习 是人工智能，并非所有人工智能都是机器学习。

为了创建机器学习模型，数据科学家使用标记、未标记或混合数据训练算法。针对不同的目标，有不同类型的机器学习算法：

• 分类 识别数据集中的某些实体，以得出如何标记或定义它们的结论。
• 数据复原测试 有助于做出预测。它理解独立变量和因变量之间的关系。

数据经过修改后可以最佳地执行特定任务，然后它就变成了机器学习模型。ML 模型会检查数据中的某些变量并找到有助于做出预测的模式。

随着机器学习模型的训练和接触更多数据，它们将随着时间的推移而不断改进。

机器学习示例

假设你想教一个人工智能模型如何识别不同类型的花。

1. 首先，您需要一个带有花朵图像及其名称的标记数据集。
2. 接下来，数据科学家或人工智能工程师向模型提供数据集，以便它可以像人类大脑一样学习如何识别模式和趋势。

ML 模型将从数据集中学习，开始检测模式并识别每种花的差异。最终，该模型可以告诉您图像是向日葵还是玫瑰。

监督学习模型

监督学习是机器学习最常见的类型，也是人工智能模型学习最简单的方法。

它之所以被称为“监督”学习，是因为 算法经过训练 使用人工创建的带标签数据集。标签可辅助算法，并帮助 ML 模型准确了解如何以数据科学家想要的方式对数据进行分类。

监督学习算法使用带有输入（特征）和输出（标签）示例的标记数据集来训练，以预测结果并识别模式。一旦模型经过训练和测试，它就可以根据之前学到的知识对未知数据进行预测。

监督学习示例

想想我们的花卉示例，监督学习需要一个带有花卉示例及其种类名称的标记数据集。

该算法会学习理解每种花的特征，这些特征由标记的输出提供。您可以通过向模型展示一张花的图片并要求它猜出花的名字来测试该模型。

如果它给你错误的答案，那只是意味着你需要继续训练模型并调整参数以提高准确性。

无监督学习模型

无监督学习是机器学习的另一种类型，但它不像监督学习那么流行。

监督学习需要标记数据，而非监督学习则无需人工指导即可找到模式。模型遵循自学习算法，使其能够接收原始数据并创建自己的规则。

无监督学习模型根据相似性、差异性和模式构建数据。无监督学习不需要数据科学家，因为该模型的设计无需指导如何处理每部分数据。

无监督学习示例

您可以提供不同种类花朵的数据集，无监督学习模型会将它们分为不同类别，例如颜色和花瓣形状。随着模型的成熟，分组将变得更加具体。

深度学习模型

深度学习是机器学习的一种高级类型，可以学习识别文本、图像和声音中的复杂模式。

通过深度学习，数据 加工和分类 通过层，每一层都有处理输入数据的作用。

下面我们来快速看一下深度学习神经网络中的不同层类型：

• - 输入层 接收原始数据并通过网络传递。
• 隐藏层 评估和处理输入数据并将其转换为输出。
• - 输出层 使用处理后的数据来得出结果。

基本神经网络通常具有一到两个隐藏层。但深度学习神经网络可以有数百个。所有层都以不同的方式分析数据，并可以识别基本机器学习方法无法实现的模式。

深度学习示例

深度学习模型可以自动执行通常需要人类智能的复杂任务。这包括将声音转录为文本或详细描述图像等。大型语言模型（法学硕士) 是大型的、预先训练的深度学习模型。

深度学习为我们每天使用的许多人工智能应用程序提供支持，例如：

• 自动面部识别
• 欺诈识别
• 虚拟现实
• 数字助理

常见 AI 模型示例

人工智能模型的数量多得令人难以置信。无论您需要对不同类型的花进行分类，还是预测医疗保健结果，都有特定的模型可以满足您的需求。

以下是常见 AI 模型类型的小样本列表。

常见的机器学习模型

• 线性回归 预测连续值。例如，根据面积和位置等特征预测房价。
• 逻辑回归 用于二元分类任务。模型只提供两种可能的答案。一个例子是电子邮件垃圾邮件检测。逻辑回归确定电子邮件是否为垃圾邮件（是）或不是（否）。
• 决策树 是使用树状图来表示决策及其可能后果的模型。它们最适合分类和回归任务。

常见的深度学习模型

• 卷积神经网络 (CNN) 用于处理网格状数据（例如图像）。CNN 非常适合图像分类、对象检测甚至玩游戏等任务。
• 递归神经网络（RNN） 适用于时间序列或自然语言等顺序数据。RNN 适用于语言建模和机器翻译等应用。
• 长短期记忆网络 (LSTM) 是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖关系。这使得它们对于涉及跨越长序列的顺序数据的任务非常有效。

常见的强化学习模型

• Q学习 是一种无模型强化学习算法，用于学习特定状态下动作的价值。
• 深度 Q 网络（DQN） 将 Q 学习与深度神经网络相结合。DQN 适用于复杂的决策任务，例如以超人的水平玩视频游戏。
• 策略梯度法 通过梯度下降直接优化策略的参数。这些适用于动作空间为高维或连续的场景。

将 AI 应用于您的应用程序开发目标

总结一下：

• AI模型是人工智能的虚拟大脑。
• 一旦算法经过数据训练，它就变成了人工智能模型。模型拥有的数据越多，它就越准确。
• 一些不同类型的人工智能模型包括机器学习、监督学习、无监督学习和深度学习。
• 无论你想做什么，都有一个特定的 AI 模型。

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