尊龙凯时- 人生就是搏!人工智|御海棠自由的小说阅读网|能的基本概念有哪些

　　人工智能诞生于 20 世纪 50 年代ღ★★◈ღ，定义为ღ★★◈ღ：努力将通常由人类完成的智力任务自动化尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ。因此ღ★★◈ღ，人工智能是一个综合性的领域ღ★★◈ღ，不仅包括机器学习ღ★★◈ღ，还包括更多不涉及学习的方法ღ★★◈ღ。比如尊龙凯时appღ★★◈ღ，ღ★★◈ღ，早期的符号主义人工智能（硬编码）ღ★★◈ღ、专家系统等ღ★★◈ღ。

　　虽然符号主义人工智能适合用来解决定义明确的逻辑问题ღ★★◈ღ，但它难以给出明确的规则来解决更加复杂ღ★★◈ღ、模糊的问题ღ★★◈ღ，比如图像分类ღ★★◈ღ、语音识别和语言翻译ღ★★◈ღ。于是出现了一种新的方法来替代符号主义人工智能ღ★★◈ღ，这就是机器学习ღ★★◈ღ。

　　而机器学习ღ★★◈ღ，输入的是数据和预期得到的答案ღ★★◈ღ，系统输出的是规则ღ★★◈ღ。这些规则随后可应用于新的数据ღ★★◈ღ，并使计算机自主生成答案尊龙凯时人生就是博(中国)官网ღ★★◈ღ。

　　因此ღ★★◈ღ，机器学习系统是训练出来的尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，而不是明确地用程序编写出来的ღ★★◈ღ。将与某个任务相关的许多示例输入机器学习系统ღ★★◈ღ，它会在这些示例中找到统计结构ღ★★◈ღ，从而最终找到规则将任务自动化尊龙凯时人生就是搏·(中国)官网ღ★★◈ღ。

　　事先（有经验）为数据标记标签（答案）的训练形式就是监督学习ღ★★◈ღ。训练目标是能够给新数据以正确的标签ღ★★◈ღ。

　　举个例子ღ★★◈ღ，妈妈拿了很多鸭子ღ★★◈ღ、兔子图片（数据）给小朋友看ღ★★◈ღ，并且告诉它这个是鸭子ღ★★◈ღ、那个是兔子（标签）ღ★★◈ღ。小朋友通过妈妈多次的指导（训练）ღ★★◈ღ，下次再拿一个新的鸭子图片ღ★★◈ღ，就会辨认出来了(找到规则)ღ★★◈ღ。

　　当缺乏足够的先验知识尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，难以标注类别时ღ★★◈ღ，根据未加标签的训练数据解决模式识别中的各种问题ღ★★◈ღ，称之为无监督学习ღ★★◈ღ。

　　大家都听过“啤酒+尿不湿”的故事ღ★★◈ღ，这个故事就是根据用户的购买行为来推荐相关的商品的一个例子ღ★★◈ღ。比如大家在淘宝ღ★★◈ღ、天猫ღ★★◈ღ、京东上逛的时候ღ★★◈ღ，总会根据你的浏览行为推荐一些相关的商品ღ★★◈ღ，有些商品就是无监督学习通过聚类来推荐出来的ღ★★◈ღ。系统会发现一些购买行为相似的用户ღ★★◈ღ，推荐这类用户最”喜欢”的商品ღ★★◈ღ。

　　强化学习强调如何基于环境而行动ღ★★◈ღ，以取得最大化的预期利益ღ★★◈ღ。其灵感来源于心理学中的行为主义理论ღ★★◈ღ，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下ღ★★◈ღ，逐步形成对刺激的预期ღ★★◈ღ，产生能获得最大利益的习惯性行为ღ★★◈ღ。

　　以上图为例ღ★★◈ღ，强化学习的目标是训练狗（代理人） 以完成环境中的任务ღ★★◈ღ。首先ღ★★◈ღ，训练员发出命令或提示ღ★★◈ღ，狗会观察ღ★★◈ღ。然后狗通过采取行动做出反应御海棠自由的小说阅读网ღ★★◈ღ。如果动作接近期望的行为ღ★★◈ღ，则培训师可能会提供奖励例如食品或玩具ღ★★◈ღ。否则御海棠自由的小说阅读网ღ★★◈ღ，将不会提供任何奖励或否定的奖励ღ★★◈ღ。在训练开始时ღ★★◈ღ，这只狗可能会采取更多随机动作尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，例如在给定命令“坐下”时翻身ღ★★◈ღ，因为它试图将特定的观察结果与动作和奖励相关联ღ★★◈ღ。观察与动作之间的这种关联或映射称为策略ღ★★◈ღ。

　　从狗的角度来看ღ★★◈ღ，理想的情况是对每种提示都能正确做出反应ღ★★◈ღ，从而使它得到尽可能多的对待ღ★★◈ღ。因此ღ★★◈ღ，强化学习训练的全部含义是调整狗的策略ღ★★◈ღ，以便它学习所需的行为ღ★★◈ღ，从而最大程度地提高回报ღ★★◈ღ。训练完成后ღ★★◈ღ，狗应该能够观察主人并采取适当的行动ღ★★◈ღ，例如ღ★★◈ღ，在被命令“坐下”时坐下ღ★★◈ღ。

　　监督学习训练数据有标签ღ★★◈ღ，无监督学习训练数据没有标签ღ★★◈ღ，强化学习训练数据也没有标签ღ★★◈ღ，但是可以通过环境给出的奖惩来学习AI人工应用ღ★★◈ღ，ღ★★◈ღ。

　　监督和无监督学习的学习过程是静态的ღ★★◈ღ，强化学习的学习过程是动态的ღ★★◈ღ。这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互ღ★★◈ღ。

　　深度学习是机器学习的一个分支领域ღ★★◈ღ，是从数据中学习表示的一种新方法ღ★★◈ღ。深度学习强调从连续的层(layer)中进行学习ღ★★◈ღ，这些层对应于越来越有意义的表示ღ★★◈ღ。

　　深度学习中的深度指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解ღ★★◈ღ，而是指一系列连续的表示层ღ★★◈ღ。数据模型中包含多少层ღ★★◈ღ，这被称为模型的深度(depth)ღ★★◈ღ。

　　在深度学习中ღ★★◈ღ，这些分层表示几乎总是通过叫作神经网络(Neural Network)的模型来学习得到的ღ★★◈ღ。神经网络的结构是逐层堆叠ღ★★◈ღ。

　　这个神经网络将数字图像转换成与原始图像差别越来越大的表示ღ★★◈ღ，而其中关于最终结果的信息却越来越丰富ღ★★◈ღ。你可以将深度网络看作多级信息蒸馏操作ღ★★◈ღ：信息穿过连续的过滤器ღ★★◈ღ，其纯度越来越高(即对任务的帮助越来越大)ღ★★◈ღ。

　　这就是深度学习的技术定义ღ★★◈ღ：学习数据表示的多级方法ღ★★◈ღ。这个想法很简单ღ★★◈ღ，但事实证明ღ★★◈ღ，非常简单的机制如果具有足够大的规模尊龙凯时官方网站ღ★★◈ღ，ღ★★◈ღ，将会产生魔法般的效果ღ★★◈ღ。

　　迁移学习是属于机器学习的一种研究领域ღ★★◈ღ。它专注于存储已有问题的解决模型尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，并将其利用在其他不同但相关问题上ღ★★◈ღ。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的ღ★★◈ღ，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习 (Starting From Scratch)ღ★★◈ღ。

　　数据是机器学习的基础ღ★★◈ღ。而在大多数行业中ღ★★◈ღ，由于行业竞争ღ★★◈ღ、隐私安全ღ★★◈ღ、行政手续复杂等问题ღ★★◈ღ，数据常常是以孤岛的形式存在的ღ★★◈ღ。甚至即使是在同一个公司的不同部门之间实现数据集中整合也面临着重重阻力ღ★★◈ღ。在现实中想要将分散在各地ღ★★◈ღ、各个机构的数据进行整合几乎是不可能的ღ★★◈ღ，或者说所需的成本是巨大的ღ★★◈ღ。随着人工智能的进一步发展ღ★★◈ღ，重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势ღ★★◈ღ。各国都在加强对数据安全和隐私的保护ღ★★◈ღ，比如欧盟的法案《通用数据保护条例》(GDPR)ღ★★◈ღ。

　　针对数据孤岛和数据隐私的两难问题ღ★★◈ღ，联邦学习便诞生了ღ★★◈ღ。联邦学习是一个机器学习框架ღ★★◈ღ，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护ღ★★◈ღ、数据安全和政府法规的要求下ღ★★◈ღ，进行数据使用和机器学习建模ღ★★◈ღ。所以ღ★★◈ღ，联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术ღ★★◈ღ，或机器学习框架ღ★★◈ღ。

　　2021年10月21日新华社报道ღ★★◈ღ，最高人民法院院长周强表示ღ★★◈ღ，要健全大数据ღ★★◈ღ、人工智能ღ★★◈ღ、基因技术等新领域新业态知识产权司法保护规则ღ★★◈ღ，研究完善算法ღ★★◈ღ、商业秘密尊龙凯时人生就是搏官网ღ★★◈ღ、人工智能产出物ღ★★◈ღ、开源知识产权司法保护规则ღ★★◈ღ。据悉ღ★★◈ღ，人民法院将完善平台经济反垄断裁判规则ღ★★◈ღ，加强平台经济ღ★★◈ღ、科技创新ღ★★◈ღ、信息安全ღ★★◈ღ、民生保障等重点领域司法ღ★★◈ღ。研究完善防止知识产权滥用相关制度ღ★★◈ღ，惩处“专利陷阱”“专利海盗”等阻碍创新的不法行为ღ★★◈ღ。破解知识产权诉讼难题尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，降低权利人维权成本尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，提高知识产权保护效果ღ★★◈ღ。

　　36氪2021年10月11日获悉ღ★★◈ღ，脉脉人才大数据显示ღ★★◈ღ，2021年以来ღ★★◈ღ，人工智能行业人才供求数量环比呈连续增长趋势ღ★★◈ღ，相关职位数较年初增加50%ღ★★◈ღ。商汤ღ★★◈ღ、科大讯飞ღ★★◈ღ、数美成为2021年AI人才吸引力最强的三家人工智能企业ღ★★◈ღ。此外御海棠自由的小说阅读网ღ★★◈ღ，在第三季度脉脉人工智能百万年薪岗位中ღ★★◈ღ，技术类职位占比超90%ღ★★◈ღ，CTO薪水远超其它C-level岗位ღ★★◈ღ。

　　2021年8月30日深圳特区报讯ღ★★◈ღ，深圳拟建立人工智能分级监管机制ღ★★◈ღ，以更好应对人工智能技术引发的社会风险ღ★★◈ღ，进一步提升监管精准化水平ღ★★◈ღ。8月29日ღ★★◈ღ，《深圳经济特区人工智能产业促进条例（草案修改一稿）》提请市人大常委会会议审议ღ★★◈ღ。条例提出御海棠自由的小说阅读网尊龙凯时- 人生就是搏!ღ★★◈ღ，市政府及有关部门根据人工智能应用的风险等级ღ★★◈ღ、应用场景ღ★★◈ღ、影响范围等具体情境ღ★★◈ღ，实施分级ღ★★◈ღ、分类差异化监管御海棠自由的小说阅读网ღ★★◈ღ，积极使用政策指南ღ★★◈ღ、沙盒技术等监管工具ღ★★◈ღ，逐步完善人工智能领域监管机制ღ★★◈ღ。

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