人工智能基础概念

Posted 2022-12-02 岩枭

 人工智能的概念：机器模拟人的意识和思维

机器学习的概念：机器学习是一种统计学方法，计算机利用已有数据得出某种模型，再利用此模型预测结果。

特点：随经验的增加，效果会变好。

简单模型举例：决策树模型

预测班车到达时间的问题描述： 每天早上七点半，班车从 A 地发往 B 地，到达 B 地的时间如何准确预测？

如果你第一次乘坐班车，你的预测通常不太准。一周之后，你大概能预测出班车 8:00 左右到达 B 地；一个月之后，随着经验的增加，你还会知道，周一常堵车， 会晚 10 分钟，下雨常堵车，会晚 20 分钟。于是你画出了如下的一张树状图，如 果是周一，还下了雨，班车会 8:30 到达；如果不是周一，也没有下雨，班车会 8:00 到达。

机器学习和传统计算机运算的区别：传统计算机是基于冯诺依曼结构，指令预先 存储。运行时，CPU 从存储器里逐行读取指令，按部就班逐行执行预先安排好的 指令。其特点是，输出结果确定，因为先干什么，后干什么都已经提前写在指令 里了。

机器学习三要素：数据、算法、算力

 深度学习的概念：深层次神经网络，源于对生物脑神经元结构的研究。

人脑神经网络：随着人的成长，脑神经网络是在渐渐变粗变壮。

生物学中的神经元：下图左侧有许多支流汇总在一起，生物学中称这些支流叫做 树突。树突具有接受刺激并将冲动传入细胞体的功能，是神经元的输入。这些树突汇总于细胞核又沿着一条轴突输出。轴突的主要功能是将神经冲动由胞体传至 其他神经元，是神经元的输出。人脑便是由 860 亿个这样的神经元组成，所有的 思维意识，都以它为基本单元，连接成网络实现的。

计算机中的神经元模型：1943 年，心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 参考了 生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型 MP。神经元模型是一个包含输入， 输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，输出可以类比为神经元 的轴突，计算可以类比为细胞核。

人工智能 Vs 机器学习 Vs 深度学习 的对比：

人工智能，就是用机器模拟人的意识和思维。

机器学习，则是实现人工智能的一种方法，是人工智能的子集。

深度学习就是深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法，是机器学习的子集。

 机器学习的典型应用

1、应用领域 计算机视觉、语音识别、自然语言处理

2、主流应用：

（1） 预测（对连续数据进行预测）

      如，预测某小区 100 平米的房价卖多少钱。 根据以往数据（红色●），拟合出一条线，让它“穿过”所有的点，并且与各个点 的距离尽可能的小。

我们可以把以前的数据，输入神经网络，让他训练出一个模型，比如这张图中红 色点表示了以往的数据，虚线表示了预测出的模型 Y = ax + b ，大量历史数据 也就是面积 x 和房价 y 作为输入，训练出了模型的参数 a = 3.5, b = 150，则 你家 100 平米的房价应该是 3.5 * 100 + 150 = 500 万。 我们发现，模型不一定全是直线，也可以是曲线；我们还发现，随着数据的增多， 模型一般会更准确。

（2） 分类（对离散数据进行分类）

       如，根据肿瘤患者的年龄和肿瘤大小判断良性、恶性。

       红色样本为恶性，蓝色样本为良性，绿色分为哪类？

假如让计算机判断肿瘤是良性还是恶性，先要把历史数据输入到神经网络进行建 模，调节模型的参数，得到一条线把良性肿瘤和恶性肿瘤分开。比如输入患者的 年龄、肿瘤的大小 还有对应的良性肿瘤还是恶性肿瘤，使用神经网络训练模型 调整参数，再输入新的患者年龄和肿瘤大小时，计算机会直接告诉你肿瘤是良性 还是恶性。比如上图的绿色三角就属于良性肿瘤。

小结

1、机器学习，就是在任务 T 上，随经验 E 的增加，效果 P 随之增加。

2、机器学习的过程是通过大量数据的输入，生成一个模型，再利用这个生成的 模型，实现对结果的预测。

3、庞大的神经网络是基于神经元结构的，是输入乘以权重，再求和，再过非线 性函数的过程。