了解人工智能

这是漫长的一天。我必须自己开车回家。如果有人带我回家怎么办？你有没有想过如果你的车自己开车送你回家该有多好？是的，有可能。自动驾驶汽车可以带你去任何地方。这一点都不新鲜。好！ 1939 年，Norman Bel Geddes 在通用汽车的展览上提出了自动驾驶汽车的概念。 1958 年，通用汽车想出了一个。不只是这个。 MRC 伦敦医学科学研究所的研究人员使了解患者心脏何时即将衰竭成为可能。聊天机器人、虚拟助手可立即清除您的所有基本查询。更多的应用程序，如个性化在线购物、天气预报、餐厅的送餐机器人、智能手表，减少了人力和时间。我们今天拥有的所有这些都是因为人工智能。

什么是人工智能？

人工智能是人类的机械形式。人工智能技术使机器能够像人类一样思考和行动。人工智能模型像人类一样从经验中学习。它从数据中的隐藏模式中学习。借助人工智能，人类可以以 90% 的速度完成工作。最近，我们可以在销售、时尚、教育、社交媒体、农业、医疗保健、安全等几乎所有领域看到人工智能应用。

那么，您认为这项技术是新技术吗？

如果你的答案是肯定的，那你就错了。人工智能于 1943 年由 Warren McCulloch 和 Walter pits 首次引入。他们提出了一种人工神经元模型。 Herbert Simon 和 Allen Newell 于 1955 年 12 月创建了第一个 AI 程序，证明了 Whitehead 和 Russell 的数学原理中的前 52 个定理中的 38 个。

但为什么人工智能最近成为人们关注的焦点？

最近我们到处都可以看到人工智能。这背后的主要原因是庞大的数据。与以前相比，我们现在拥有大量数据。人工智能需要数据来学习和预测未来。我一直想知道为什么现在数据量很大，但当时不是？如果您仔细考虑，信息的主要来源是我们。我们人类每秒钟都会产生大量的数据。活生生的例子，虽然我在这里创建了文本数据，但您正在阅读我的文章并创建记忆。因此，人口的增加打开了数据生产力的大门。因此，人口的增加打开了数据生产力的大门，帮助人工智能技术在各个领域建立起来。

人工智能是如何工作的？

业务问题理解：要获得预期的结果，必须清楚地理解问题陈述。问客户尽可能多的问题。收集相关信息。关注从项目结束后客户对业务的期望会发生什么变化。分析风险和挑战。
数据收集和数据整理：收集相关数据。数据量决定了模型的性能。所以数据越多，模型就越准确。数据整理是在输入模型之前对数据进行预处理。清理噪声数据，识别缺失值、异常值、偏度等。数据越完美，结果越好。
数据的探索性和统计分析：探索数据得出特征之间的见解和关系。消除与目标特征相关性较低或不相关的特征。对数据下更好地进行统计分析。这一步对于了解有助于选择模型的数据的性质和隐藏模式至关重要。
模型构建：整个过程的关键步骤是模型构建。将数据集拆分为训练和测试数据以训练模型并检查其在测试数据上的性能。根据问题陈述建立适当的模型。
模型评估：验证始终是获得准确结果的必要条件。使用准确度分数、R2 分数、分类报告等评估模型的性能。如有必要，使用相应的方法提高性能。
部署和维护：一旦模型获得预测未来事件的信心，就为最终用户的可用性进行部署。定期运行维护检查并保持模型更新。

结论：

我们可以在未来看到人工智能的伤害者。人工智能可以彻底改变世界。它使人类能够实现不可能的事情。三十年后，我们可以看到机器人和我们一起生活。众所周知，善与恶总是有的。如果不以应有的方式使用，人工智能可以帮助人类创造奇迹，也可以破坏。