人工智能算法完整指南

人工智能正在出现在每个行业和每个流程中，无论是制造、营销、存储还是物流。 现实世界中有很多人工智能的例子。

这包括技术用例，例如劳动力和机器人流程的自动化，以及基本应用程序。 您将在搜索引擎、地图和导航、文本编辑器等中看到人工智能。

但你有没有想过这些机器是如何工作的？

人工智能系统运行在算法上，但并非每个人工智能算法都是相同的。 如果您了解人工智能算法的工作原理，您就可以简化业务流程，节省手动工作时间。

本文将讨论人工智能算法的类型、它们的工作原理以及如何训练人工智能以获得最佳结果。

什么是人工智能算法？

人工智能算法如何工作？

人工智能算法的类型

训练人工智能的技巧

人工智能算法是使机器能够分析数据、执行任务和做出决策的指令。 它是机器学习的一个子集，告诉计算机独立学习和操作。

人工智能执行的所有任务都基于特定算法。 从打开系统到浏览互联网，人工智能算法与其他机器学习算法一起执行和完成每项任务。

人工智能和机器学习算法使计算机能够预测模式、评估趋势、计算准确性和优化流程。

该视频解释了人工智能算法的工作原理及其可以执行的功能：

如果您想了解有关人工智能的更多详细信息，请下载这本关于生成人工智能的免费电子书。 您还可以发现人工智能和机器学习工作之间的区别。

人工智能算法是这样工作的——它们识别模式、识别行为并赋予机器做出决策的能力。

假设您告诉 Alexa 或 Google Home 等语音助手播放您最喜欢的音乐。

它所基于的人工智能算法将首先识别并记住您的声音，熟悉您选择的音乐，然后只需确认即可记住并播放您最常播放的音乐。

同样，人工智能内容编辑器工具适用于自然语言生成 (NLG) 和自然语言处理 (NLP) 模型等算法，这些算法遵循特定的规则和模式来实现所需的结果。

这不是火箭科学，而是一个简单的公式：“你学得越多，你成长得就越多。” 当您为计算机系统提供丰富的数据时，算法会使用它来获取知识并更有效地执行任务。

在最基本的层面上，人工智能算法收集数据进行训练，然后用它来修改其知识。 接下来，它使用这些知识来完成任务并提高准确性。

专业提示：查看我们为 HubSpot 用户提供的新 ChatSpot 集成 AI 工具。 我们最新的内容助手使用生成式人工智能来简化内容创建、生成、创造力、数据管理、SEO 任务等。

正如数学计算有不同的公式但结果相同一样，人工智能算法也是如此。

不同的业务用例有不同的算法和类别。 例如，各种聊天机器人中使用的算法与设计自动驾驶汽车时使用的算法不同。

人工智能算法分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习，其中包括数百种其他算法。 不同之处在于它们的训练方式和运作方式。

1.监督学习算法

第一种最流行的算法形式是监督学习算法。 它涉及在标记数据上训练模型以进行预测或对新的和未见过的数据进行分类。

“监督”一词是指在训练集的监督下工作。 它的工作原理很简单，即使用所需的输出与给定的输入进行交叉验证，并训练它随着时间的推移进行学习。

该学习算法是在专门的专家和数据科学家团队的监督下创建的，用于测试和检查错误。

开发人员训练数据以达到峰值性能，然后选择输出最高的模型。

监督学习算法最常解决分类和回归问题。 其中的示例包括神经网络、决策树、随机森林线性回归、时间序列回归和逻辑回归。

使用案例：营销人员使用此人工智能算法来预测随时间的销售情况、绘制客户情绪、跟踪股票价格等。 监督算法的其他用例包括文本识别、对象分类和垃圾邮件检测。

我们喜欢什么：监督学习以可扩展的方式创建和训练算法。 对于组织来说，它节省了员工的体力劳动并创造了个性化的体验。

该算法的优点在于其简单的过程可以提供高结果并得出准确的见解。

2.无监督学习算法

无监督学习使用未标记的数据来提供和训练算法。 虽然监督学习有预定义的类别，但无监督学习通过识别模式并在给定数据集中形成集群来进行训练和成长。

简而言之，监督学习是在人类监督下完成的，而无监督学习则不是。 无监督学习算法使用原始数据来绘制模式并识别相关性，从而提取最相关的见解。

无监督学习最突出的例子包括降维和聚类，其目的是创建定义对象的聚类。

使用案例：聚类和数据缩减在生物学、化学和数据挖掘中有更广泛的应用。

在营销和商业中，无监督学习最适合用于客户细分——了解客户群体及其行为。

无监督学习在医学中的遗传学和 DNA、异常检测、成像和特征提取中得到应用。

甚至谷歌也使用无监督学习来分类并向读者显示个性化的新闻项目。 首先，它收集了数以百万计的各种主题的新闻条目。

然后，搜索引擎使用聚类分析来设置参数，并根据频率、类型、句子和字数进行分类。

生成式人工智能通过使用神经网络模式来绘制模式和结构。 然而，并不限于仅使用这种方法。

它利用不同的学习模型（即无监督和半监督学习）来训练非结构化数据并将其转换为基础模型。

我们喜欢什么：无监督学习算法发现数据中隐藏的模式和结构，促进无监督特征学习和异常检测。

最好的部分是它不需要任何标记数据——反过来，事实证明这更加成本友好。

3. 强化学习

强化学习的工作原理与人类相同。 该算法从环境中进行训练和学习，并以奖励或惩罚的形式接收反馈，最终根据反馈调整其行为。

图片来源

强化学习是反馈和所发生的行动的连续循环。 数字代理被置于学习环境中，接收反馈作为奖励或惩罚。

在整个过程中，智能体试图做出决定并获得期望的结果，这是反馈​​的基础。 如果收到反馈作为奖励，代理会在下一个周期中重复并使用相同的策略，从而改进其行为。

强化学习的示例包括 Q 学习、深度对抗网络、蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 和异步演员评论家代理 (A3C)。

使用案例：强化学习是一种广泛使用的算法，可应用于营销、医疗保健、游戏系统、交通控制和图像处理等领域。

甚至 Netflix 也使用强化学习训练来向用户推荐剧集并带来个性化。 亚马逊通过强化学习的推荐获得了 35% 的消费者购买量。

我们喜欢什么：强化学习的原理在于决策。 由于奖惩制度的存在，算法在后期犯的错误较少。

之后它会根据获得的奖励或分数遵循某种模式。

人工智能算法的成功主要取决于它所进行的训练过程以及训练的频率。 科技巨头花费数百万美元准备人工智能算法是有原因的。

然而，训练人工智能的成本是巨大的。 例如，训练大型人工智能模型，例如 据 CNBC 报道，GPT-3 价值 400 万美元。

就连 Netflix 推荐引擎所基于的算法估计也要花费约 100 万美元。

毕竟，它是人工智能系统生命周期中最重要的部分。 对于不同的算法，训练 AI 算法的流程和最佳实践可能会略有不同。

图片来源

以下是训练和实施人工智能算法的最佳技巧。

确定用例。

创建和训练人工智能模型的基础是您想要解决的问题。 考虑到具体情况，您可以无缝地确定该 AI 模型需要什么类型的数据。

食品巨头麦当劳想要一种解决方案来创建实时可变定价的数字菜单。 当客户下订单时，每种产品的价格将取决于天气条件、需求和距离。

他们使用人工智能的另一个用例是基于订单的推荐。 假设有人订购了一份沙拉。 人工智能模型会检测并建议在膳食中加入健康饮料。

必须了解您的同行或竞争对手如何利用人工智能算法来解决问题，以便更好地了解您也可以如何利用。

收集并准备您的数据。

人工智能系统需要数据才能蓬勃发展，就像人类需要空气一样。

AI算法训练的前提是收集和准备数据。 我们所说的数据是指将用作训练人工智能算法的基础的原始数据。

大多数采用人工智能算法的组织都依赖这些原始数据来为其数字系统提供动力。 公司采用网络抓取和众包等数据收集方法，然后使用 API 提取和使用这些数据。

但仅仅收集数据是不够的。 下一个关键步骤是数据预处理和准备，其中包括清理和格式化原始数据。

Instagram 使用数据挖掘过程，根据用户行为预处理给定数据，并根据格式化数据发送推荐。

选择您的 AI 模型。

开发人员必须根据可用数据的类型来选择模型——能够有效地直接解决他们的问题的模型。 Oberlo 表示，大约 83% 的公司强调理解人工智能算法。

模型选择取决于您是否有标记、未标记或可用于从环境中获取反馈的数据。

然而，其他因素决定了人工智能模型架构。 AI模型的选择还取决于：

• 数据的大小和结构。
• 可用数据集的复杂性。
• 所需的准确度。

根据这些因素和要解决的问题类型，存在各种人工智能模型，例如线性回归、决策树人工智能、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络等。

因此，如果问题与解决图像处理和对象识别有关，最佳的人工智能模型选择将是卷积神经网络（CNN）。

训练你的人工智能模型。

AI 算法的基础依赖于数据集的训练、测试和验证。 因此，这是训练人工智能算法最关键的一步。

第一步是初始训练过程。 准备好的数据被输入到模型中以检查异常情况并检测潜在的错误。

AI 模型中的主要错误是过度拟合。 这意味着当特定的训练数据集变得过于偏向时，就会发生错误。

过度拟合的一个例子是具有特定数据集的自动驾驶汽车。 由于在该数据集上接受了更多训练，车辆在晴朗的天气和道路上表现更好。

因此，车辆无法在极端天气条件和拥挤的地方运行。 当输入新的数据集时，人工智能模型将无法识别该数据集。

培训过程的后续步骤是验证和测试。

验证在将数据推入最后阶段之前重新检查和评估数据，而测试阶段则在实际应用程序中实现数据集及其功能。

测试阶段是辅助轮脱落的阶段，使用非结构化数据分析模型在现实世界中的表现。

如果未能执行并返回期望的结果，AI算法将被送回训练阶段，并重复该过程，直到产生满意的结果。

测量并跟踪结果。

最终测试是跟踪 AI 模型的基础。 人工智能算法是使用特定指标来衡量的，以获得结果。

根据您的问题类型，计算相关的评估指标，例如准确度、精确度、召回率、F1 分数或均方误差。

为每个指标设置目标或阈值以确定结果。 如果结果不令人满意，请根据监控和分析获得的见解迭代和完善您的算法。

始终在不同的环境中测试您的算法并训练它们以达到完美。

入门

到 2030 年，人工智能预计将增长 20 倍——从 1000 亿美元增加到 2 万亿美元。 每个企业，无论规模大小，都需要人工智能算法来提高运营效率并利用技术的优势。