人工智慧演算法完整指南

人工智慧正在出現在每個行業和每個流程中，無論是製造、行銷、儲存或物流。 現實世界中有很多人工智慧的例子。

這包括技術用例，例如勞動力和機器人流程的自動化，以及基本應用程式。 您將在搜尋引擎、地圖和導航、文字編輯器等中看到人工智慧。

但你有沒有想過這些機器是如何運作的呢？

人工智慧系統運行在演算法上，但並非每個人工智慧演算法都是相同的。 如果您了解人工智慧演算法的工作原理，您就可以簡化業務流程，節省手動工作時間。

本文將討論人工智慧演算法的類型、它們的工作原理以及如何訓練人工智慧以獲得最佳結果。

什麼是人工智慧演算法？

人工智慧演算法如何運作？

人工智慧演算法的類型

訓練人工智慧的技巧

人工智慧演算法是使機器能夠分析資料、執行任務和做出決策的指令。 它是機器學習的子集，告訴電腦獨立學習和操作。

人工智慧執行的所有任務都基於特定演算法。 從開啟系統到瀏覽互聯網，人工智慧演算法與其他機器學習演算法一起執行和完成每項任務。

人工智慧和機器學習演算法使電腦能夠預測模式、評估趨勢、計算準確性和優化流程。

該影片解釋了人工智慧演算法的工作原理及其可以執行的功能：

如果您想了解更多有關人工智慧的詳細信息，請下載這本關於生成人工智慧的免費電子書。 您還可以發現人工智慧和機器學習工作之間的差異。

人工智慧演算法是這樣運作的——它們識別模式、識別行為並賦予機器做出決策的能力。

假設您告訴 Alexa 或 Google Home 等語音助理播放您最喜歡的音樂。

它所基於的人工智慧演算法將首先識別並記住您的聲音，熟悉您選擇的音樂，然後只需確認即可記住並播放您最常播放的音樂。

同樣，人工智慧內容編輯器工具適用於自然語言生成 (NLG) 和自然語言處理 (NLP) 模型等演算法，這些演算法遵循特定的規則和模式來實現所需的結果。

這不是火箭科學，而是一個簡單的公式：“你學得越多，你就成長得越多。” 當您為電腦系統提供豐富的數據時，演算法會使用它來獲取知識並更有效地執行任務。

在最基本的層面上，人工智慧演算法收集資料進行訓練，然後用它來修改其知識。 接下來，它使用這些知識來完成任務並提高準確性。

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正如數學計算有不同的公式但結果相同一樣，人工智慧演算法也是如此。

不同的業務用例有不同的演算法和類別。 例如，各種聊天機器人中使用的演算法與設計自動駕駛汽車時使用的演算法不同。

人工智慧演算法分為三大類：監督學習、無監督學習和強化學習，其中包括數百種其他演算法。 不同之處在於它們的訓練方式和運作方式。

1.監督學習演算法

第一種最受歡迎的演算法形式是監督學習演算法。 它涉及在標記資料上訓練模型以進行預測或對新的和未見過的資料進行分類。

「監督」一詞是指在訓練集的監督下工作。 它的工作原理很簡單，即使用所需的輸出與給定的輸入進行交叉驗證，並訓練它隨著時間的推移進行學習。

該學習演算法是在專門的專家和資料科學家團隊的監督下創建的，用於測試和檢查錯誤。

開發人員訓練資料以達到峰值效能，然後選擇輸出最高的模型。

監督學習演算法最常解決分類和迴歸問題。 其中的範例包括神經網路、決策樹、隨機森林線性迴歸、時間序列迴歸和邏輯迴歸。

使用案例：行銷人員使用此人工智慧演算法來預測隨時間的銷售情況、繪製客戶情緒、追蹤股票價格等。 監督演算法的其他用例包括文字識別、物件分類和垃圾郵件檢測。

我們喜歡什麼：監督學習以可擴展的方式創建和訓練演算法。 對於組織來說，它節省了員工的體力勞動並創造了個人化的體驗。

該演算法的優點在於其簡單的過程可以提供高結果並得出準確的見解。

2.無監督學習演算法

無監督學習使用未標記的資料來提供和訓練演算法。 雖然監督學習有預先定義的類別，但無監督學習透過識別模式並在給定資料集中形成集群來進行訓練和成長。

簡而言之，監督學習是在人類監督下完成的，而無監督學習則不是。 無監督學習演算法使用原始資料來繪製模式並識別相關性，從而提取最相關的見解。

無監督學習最突出的例子包括降維和聚類，其目的是創建定義物件的聚類。

使用案例：聚類和資料縮減在生物學、化學和資料探勘中有更廣泛的應用。

在行銷和商業中，無監督學習最適合用於客戶細分－了解客戶群及其行為。

無監督學習在醫學中的遺傳學和 DNA、異常檢測、影像和特徵提取中得到應用。

甚至谷歌也使用無監督學習來分類並向讀者顯示個性化的新聞項目。 首先，它收集了數以百萬計的各種主題的新聞條目。

然後，搜尋引擎使用聚類分析來設定參數，並根據頻率、類型、句子和字數進行分類。

生成式人工智慧透過使用神經網路模式來繪製模式和結構。 然而，並不限於僅使用這種方法。

它利用不同的學習模型（即無監督和半監督學習）來訓練非結構化資料並將其轉換為基礎模型。

我們喜歡什麼：無監督學習演算法發現資料中隱藏的模式和結構，促進無監督特徵學習和異常檢測。

最好的部分是它不需要任何標記數據——反過來，事實證明這更加成本友好。

3. 強化學習

強化學習的工作原理與人類相同。 該演算法從環境中進行訓練和學習，並以獎勵或懲罰的形式接收回饋，最終根據回饋調整其行為。

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強化學習是回饋和所發生的行動的連續循環。 數位代理被置於學習環境中，接收回饋作為獎勵或懲罰。

在整個過程中，智能體試圖做出決定並獲得期望的結果，這是回饋的基礎。 如果收到回饋作為獎勵，代理商會在下一個週期中重複並使用相同的策略，從而改善其行為。

強化學習的範例包括 Q 學習、深度對抗網路、蒙特卡羅樹搜尋 (MCTS) 和非同步演員評論家代理 (A3C)。

使用案例：強化學習是一種廣泛使用的演算法，可應用於行銷、醫療保健、遊戲系統、交通控制和影像處理等領域。

甚至 Netflix 也使用強化學習訓練來向用戶推薦劇集並帶來個人化。 亞馬遜透過強化學習的推薦獲得了 35% 的消費者購買量。

我們喜歡什麼：強化學習的原理在於決策。 由於獎懲制度的存在，演算法在後期犯的錯誤較少。

之後它會根據獲得的獎勵或分數遵循某種模式。

人工智慧演算法的成功主要取決於它所進行的訓練過程以及訓練的頻率。 科技巨頭花費數百萬美元準備人工智慧演算法是有原因的。

然而，訓練人工智慧的成本是巨大的。 例如，訓練大型人工智慧模型，例如 根據 CNBC 報道，GPT-3 價值 400 萬美元。

就連 Netflix 推薦引擎所基於的演算法估計也要花費約 100 萬美元。

畢竟，它是人工智慧系統生命週期中最重要的部分。 對於不同的演算法，訓練 AI 演算法的流程和最佳實踐可能會略有不同。

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以下是訓練和實施人工智慧演算法的最佳技巧。

確定用例。

創建和訓練人工智慧模型的基礎是您想要解決的問題。 考慮到具體情況，您可以無縫地確定該 AI 模型需要什麼類型的資料。

食品巨頭麥當勞想要一種解決方案來創建即時可變定價的數位菜單。 當客戶下訂單時，每種產品的價格將取決於天氣條件、需求和距離。

他們使用人工智慧的另一個用例是基於訂單的推薦。 假設有人訂購了一份沙拉。 人工智慧模型會檢測並建議在膳食中加入健康飲料。

必須了解您的同行或競爭對手如何利用人工智慧演算法來解決問題，以便更好地了解您也可以如何利用。

收集並準備您的資料。

人工智慧系統需要數據才能蓬勃發展，就像人類需要空氣一樣。

AI演算法訓練的前提是收集和準備資料。 我們所說的數據是指將用作訓練人工智慧演算法的基礎的原始數據。

大多數採用人工智慧演算法的組織都依賴這些原始數據來為其數位系統提供動力。 公司採用網路抓取和眾包等資料收集方法，然後使用 API 提取和使用這些資料。

但僅僅收集數據是不夠的。 下一個關鍵步驟是資料預處理和準備，其中包括清理和格式化原始資料。

Instagram 使用資料探勘流程，根據使用者行為預處理給定數據，並根據格式化資料發送推薦。

選擇您的 AI 模型。

開發人員必須根據可用資料的類型來選擇模型——能夠有效地直接解決他們的問題的模型。 Oberlo 表示，大約 83% 的公司強調理解人工智慧演算法。

模型選擇取決於您是否有標記、未標記或可用於從環境中取得回饋的資料。

然而，其他因素決定了人工智慧模型架構。 AI模型的選擇還取決於：

• 資料的大小和結構。
• 可用資料集的複雜度。
• 所需的準確度。

根據這些因素和要解決的問題類型，有各種人工智慧模型，例如線性迴歸、決策樹人工智慧、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網路等。

因此，如果問題與解決影像處理和物件辨識有關，最佳的人工智慧模型選擇將是卷積神經網路（CNN）。

訓練你的人工智慧模型。

AI 演算法的基礎取決於資料集的訓練、測試和驗證。 因此，這是訓練人工智慧演算法最關鍵的一步。

第一步是初始訓練過程。 準備好的數據被輸入到模型中以檢查異常情況並檢測潛在的錯誤。

AI 模型中的主要錯誤是過度擬合。 這意味著當特定的訓練資料集變得過於偏向時，就會發生錯誤。

過度擬合的一個例子是具有特定資料集的自動駕駛汽車。 由於在該資料集上接受了更多訓練，車輛在晴朗的天氣和道路上表現得更好。

因此，車輛無法在極端天氣條件和擁擠的地方運行。 當輸入新的資料集時，人工智慧模型將無法識別該資料集。

培訓過程的後續步驟是驗證和測試。

驗證在將數據推入最後階段之前重新檢查和評估數據，而測試階段則在實際應用程式中實現數據集及其功能。

測試階段是輔助輪脫落的階段，使用非結構化資料分析模型在現實世界中的表現。

如果未能執行並返回期望的結果，AI演算法將被送回訓練階段，並重複該過程，直到產生滿意的結果。

測量並追蹤結果。

最終測試是追蹤 AI 模型的基礎。 人工智慧演算法是使用特定指標來衡量的，以獲得結果。

根據您的問題類型，計算相關的評估指標，例如準確度、精確度、召回率、F1 分數或均方誤差。

為每個指標設定目標或閾值以確定結果。 如果結果不令人滿意，請根據監控和分析所獲得的見解迭代和完善您的演算法。

始終在不同的環境中測試您的演算法並訓練它們以達到完美。

入門

到 2030 年，人工智慧預計將成長 20 倍——從 1,000 億美元增加到 2 兆美元。 每個企業，無論規模大小，都需要人工智慧演算法來提高營運效率並利用技術的優勢。