인공지능 기초 (AI): 1, 세 가지 핵심 요소-산력, 알고리즘, 데이터 (세 가지 주요 초석): 알고리즘, 산력, 데이터는 AI 의 세 가지 핵심 요소이며, 상호 영향을 주고, 서로 지지하고, 다른 업종에서 알고리즘의 혁신, 컴퓨팅 능력 향상 및 데이터 자원 축적으로 기존 인프라는 지능적인 업그레이드를 실현하여 경제 발전의 각 요소에 대한 지능형 혁신을 추진할 것으로 예상됩니다. 인간 사회가 정보화에서 지능화로 들어가도록 하다.
(1) 계산력: AI 기술에서 계산력은 알고리즘과 데이터의 인프라로 알고리즘과 데이터를 지탱하여 AI 의 발전에 영향을 줍니다. 계산 능력의 크기는 데이터 처리 능력의 강약을 나타낸다.
(2) 알고리즘: 알고리즘은 AI 뒤의 "푸시 핸드" 입니다.
AI 알고리즘은 AI 의 원동력인 데이터 중심 알고리즘입니다.
(3) 데이터: AI 기술에서 데이터는 AI 알고리즘의' 사료' 에 해당한다.
기계 학습에서의 감독 학습과 반감독 학습은 모두 표기된 데이터로 훈련을 받아야 하기 때문에 처리되지 않은 원시 데이터를 기계가 인식할 수 있는 정보로 변환하는 수많은 데이터 표시 회사가 탄생하게 됩니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 기계명언) 많은 훈련을 거쳐 가능한 많은 장면을 덮어야 좋은 모델을 얻을 수 있다.
2. 기술적 기초: (1) 르네상스 후의 인공신경망.
인공신경망은 뉴런의 작동을 모방하는 함수계산이다. 외부 정보 입력의 자극을 받아 다른 자극의 가중치에 따라 출력 응답으로 변환하거나 내부 함수의 가중치 구조를 변경하여 다른 환경에서 수학적 모델을 수용할 수 있습니다.
(2) 대량의 데이터를 조작하는 기계 학습.
과학자들은 기계를 지능적으로 만들기 위해 반드시 사고력을 부여할 필요는 없다는 것을 발견했다. 그것은 대량의 데이터를 읽고 저장할 수 있으며, 분별력이 있어 인간의 일을 돕기에 충분하다.
(3) 인공 지능의 중요한 응용: 자연어 처리.
자연어 처리에 대한 연구는 기계가 인간 언어를 "이해" 하게 하는 것으로 인공지능 분야의 중요한 분야 중 하나이다.
자연어 처리는 컴퓨터 입력과 컴퓨터 출력의 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
하나는 컴퓨터에서 컴퓨터로-컴퓨터가 인간의 언어를 프로그램이 처리할 수 있는 형태로 변환하도록 하는 것입니다.
두 번째는 컴퓨터에서 피드백을 주는 것이다. 컴퓨터 계산의 결과를 인간이 이해할 수 있는 언어로 바꾸는 것이다.