AI学习必须了解的十种常用算法，你知道几个?

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人们首先要了解什么是AI算法。简单来说，AI算法是数学模型，使得机器能够从数据中学习。它们有不同的形式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习算法通过标记的样本来学习，而非监督学习算法则从无标记的数据中学习。未标记的数据是没有被注释为预定义目标值的数据，相反，标记的数据则被注释为预定义目标值。强化学习算法在游戏和机器人行业中非常流行，因为它通过反复尝试和错误来进行学习。例如国际象棋和围棋等游戏。

十种常用的AI算法：

（1）人工神经网络(ANN)

Inspiration for artificial neural networks comes from the human brain, and they are used for tasks such as image and speech recognition, as well as natural language processing.。人工神经网络的基本思想是通过输入数据，通过多层人工神经元互相连接来传输信息。每个神经元从上一层获取信息并计算输出，然后将其传递到下一层。多层人工神经网络是目前几乎所有AI应用程序首选的框架，它被广泛应用于深度学习。人工神经网络首次使用是在20世纪50年代。

（2）支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）用于分类和回归问题，其工作原理是找到分离不同数据点组的最佳直线或曲线（称为“超级平台”）。然后，这个超级平台可以用来预测新数据点属于哪一组。支持向量机（SVM）可以告诉人们哪些电子邮件是否是垃圾邮件，并被广泛用于生物信息学、金融和计算机视觉等领域。

（3）决策树

决策树是一种用于进行预测的监督学习算法。它的工作原理是根据所选特征的值将数据递归地划分为子集。

（4）随机森林

随机森林是决策树的延伸。它们通过组合多个决策树的结果来提高预测的准确性。

（5）K-means聚类

K-means聚类是一种无监督学习算法，它能根据数据点的相似性将数据点分组为K个不同的聚类子集。在图像分割和文档聚类等领域，K值很有用，其值可以由用户预先定义或者使用算法确定。

（6）梯度增强

通过结合多个弱模型的结果来建立预测模型，梯度增强是一种用于机器学习的技术。它被用于网络搜索排名和在线广告。

（7）卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络的灵感源于人类视觉皮层，能够自动地从图像中学习出边缘和角落等特征。人工神经网络是广泛应用的，而卷积神经网络则是专为处理网格数据（如像素）设计的网络，因此常用于图像和视频处理。

（8）长短期记忆网络（LSTM）

长短期记忆网络是一种神经网络，用于处理语音和文本等顺序数据，因此对语音识别、机器翻译和手写文字识别非常有用。

（9）主成分分析(PCA)

PCA是一种技术，利用数据的投影到低维空间，实现降低数据维度的效果。它被用于人脸识别和图像压缩。

（10）Apriori算法

Apriori是一种关联规则学习算法，这是一种通过识别变量之间的频繁模式、关联或相关性来发现大型数据集中变量之间关系的技术。在市场购物分析中，识别经常一起购买的商品是很受欢迎的。

当人们与AI互动时，就是在与这些算法进行互动。人们倾向于将AI系统拟人化，但这对理解AI来说是没有必要的。由于数学问题的局限性，其中一个限制是它依赖于数据。AI算法需要采用大量高质量的数据才能得到有效的训练。在AI中，需要更多更好的数据进行训练。相较而言，人更具有举一反三的能力，只需要从一个例子中就能学到更多的知识。

AI系统的普及应用需要满足以下条件中的一个或几个：

（1）扩展假设是正确的(简单地增加更多的数据和计算将产生人工通用智能（AGI）)。

（2）与生物路径（例如飞机实现飞行，但设计得并不像鸟类）相比，大型语言模型（LLM）代表了一条可行的通用智能替代路径。

（3）需要新的或创新的算法和架构，使AI系统能够从一个或几个例子中学习任何知识(这样的系统可能需要一个有凝聚力的世界模型和虚拟/物理体现)。

我们从AI那里学到了什么?

尽管AI非常强大、令人敬畏，但它实际上只是一种基于公认的数学原理、概率和统计学的优化算法而已。目前还不清楚，一个融入AI的信息处理系统在什么时候会成为一个完全实现的有意识的数字生物，而且它的能力超过了人类的思维。明确的是，我们正在步入一个新时代，随着数据和计算资源的不断增加，我们所了解的世界也在发生改变。

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