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《人工智能AI应用领域和AI技术原理》.pdf
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《人工智能 AI 应用领域和 AI 技术原理》
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人、视频监控、自动驾驶等产物的出现和普
及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。那么,人
工智能目前都应用在哪些领域,运用了怎样的技术原理呢?
人工智能十大经典应用领域、图解技术原理导读:本文通过案例分门别类地深入
探讨人工智能的实际应用。案例甚多,此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业
或业务对这些案例进行分类,但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序
来分类。作者:Alex Castrounis [1]
本文将使用“算法”一词,以高度简化的方式来描述单个算法、模型或者使用多
种算法的软件。在每个类别中,逐一讨论数据输入的类型、作为黑箱的算法以及
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输出(为了简便易行,即使真实算法不是黑箱也暂且把它当成黑箱)。因为这是高
层次的概述,所以我鼓励你深入研究感兴趣的具体应用,搞清楚它们究竟是如何
应用于行业或者业务活动的。目前也有很多资源可供使用,以学习所涉及的技术
细节和具体算法。
01 预测分析
预测是预测分析或者预测建模的同义词,这是根据有标签,以及有时甚至无标签
的输入数据来判断输出数据的过程。在机器学习和人工智能中,预测分析可以进
一步细分为回归和分类。下面将对使用有标签数据(有监督)进行预测的两个子类
进行讨论。1. 回归图 1-1 展示了在回归方法中输入有标签数据,经预测模型处
理,然后从连续数列中生成数值的过程(例如股市的闭市价)。
▲图 1-1:回归
应用包括客户全周期的股票价值和净利润、收入及其增长预测、价格变动、信贷
违约风险以及股票交易计算。
2. 分类分类指的是输入有标签数据,经过分类模型处理后,把输入数据分成一
类或多类的过程,如图 1-2 所示。
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垃圾邮件过滤器是二元分类应用的标准案例。
电子邮件是经分类模型处理后的输入数据,输出数据是确定了的垃圾邮件或者非
垃圾邮件,非垃圾邮件专指那些不含垃圾内容的好邮件。垃圾邮件会被送入垃圾
箱,而非垃圾邮件则被送入收件箱。假如引入第三个类别“不确定”,那么分类
器现在就可以把输入的邮件分成三类。因为超过了两个类别,所以这是多元分类
的例子。
在该例子中,电子邮件的客户端可能有“疑似垃圾邮件”的文件夹供用户审查每
封邮件,并以此训练分类器更好地区分垃圾与非垃圾邮件。如果要把输入数据分
成三类或更多类,那么算法可以为输入数据选择单一类别或者计算输入数据属于
每个类别的概率。在后一种情况下,可以采用概率最大的类别作为选择的结果,
或者采用所有类别的概率来按你自己定制的规则处理。在这种情况下,假定一封
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/88203556/bg4.jpg)
刚收到的邮件被确定有 85%的可能性是垃圾邮件,10%的可能性是非垃圾邮件,
5%的可能性为不确定。因为是垃圾邮件的可能性最高,因此可以判定该邮件为
垃圾邮件,或者以其他方式来使用计算出的概率。
02 个性化和推荐系统
推荐系统是依据现有信息进行推荐的一种个性化形式,其结果与各个用户甚为相
关。其可以用来提高客户转化率、销售率、满意度和留存率。事实上,亚马逊就
是通过增加这些引擎把营业收入提高了 35%, 75%的 Netflix 观赏节目也来自
于这样的推荐。推荐系统是一种特别的信息过滤系统。
也可以通过用户搜索、排名和评分的办法来完成个性化。推荐系统根据诸如商品
或者用户等的输入数据,经过推荐模型或者引擎的处理来完成推荐(例如产品、
文章、音乐、电影),如图 2 所示。
冷启动问题”。
冷启动是指智能应用尚未拥有足够的信息来为特定用户或者群体做出高度个性
化和关联度的推荐。例如,用户尚未产生关于它们的偏好、兴趣或购买历史的信
息。另一个例子是当商品(例如衣服、产品、视频、歌曲)刚刚面世的时候。有几
种技术有助于解决这个问题,但因篇幅所限就不深入讨论了。
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