中金盈科(北京)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，是一家集大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)xf8e365n、千人導(dǎo)師團(tuán)為一體的綜合型現(xiàn)代化企業(yè)，為廣大客戶奉獻(xiàn)專業(yè)、高品質(zhì)的金芝麻教育專營機(jī)構(gòu)。

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有哪些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)被大眾媒體稱為人工智能（AI）？ 數(shù)據(jù)科學(xué)的簡要討論 要公正對(duì)待這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，就需要閱讀多篇文章。在本文中，我們芝麻學(xué)院將給你最簡略描述，以及一些能查看更為完整信息的鏈接。 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(遞歸)： RNN是自然語言處理（NLP）的中心，也是游戲和類似的邏輯問題的中心。與CNN不同，它們將信息處理為時(shí)間序列，其中每個(gè)隨后的數(shù)據(jù)片段在某種程度上依賴于之前的片段。它可能不明顯，但語言屬于此類別，因?yàn)橄乱粋€(gè)字符或下一個(gè)字在邏輯上與前一個(gè)字符相關(guān)。RNN可以工作在字符、字或甚至長段級(jí)別，這使得它們能夠完美提供可預(yù)期的長篇回答您的客戶服務(wù)問題。RNN處理文本問題的理解以及形成復(fù)雜的響應(yīng)，包括翻譯成外語。計(jì)算機(jī)能夠贏得國際象棋和圍棋，RNN功不可沒。 生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GANN）： CNN和RNN都受到同樣問題的困惑，即需要龐大的、繁重的數(shù)據(jù)量以便訓(xùn)練，要么識(shí)別停車標(biāo)志（圖像），要么了解如何回答您關(guān)于如何打開該帳戶（語音和文本）的問題。GANN能夠保證顯著減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)并提高精度。他們通過互相較量。這里有一個(gè)好故事，關(guān)于訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)來識(shí)別假法國印象派的藝術(shù)贗品。簡而言之，一個(gè)CNN被真正的法國印象派畫作來訓(xùn)練，所以它應(yīng)該認(rèn)識(shí)真品。其他對(duì)抗性CNN，稱為生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際上被賦予創(chuàng)造印象派繪畫贗品的任務(wù)。 CNN通過將像素值轉(zhuǎn)換為復(fù)雜的數(shù)值向量來執(zhí)行圖像識(shí)別的任務(wù)。如果你向后運(yùn)行它們，那就是從隨機(jī)數(shù)值向量開始，它們可以創(chuàng)建一個(gè)圖像。在這種情況下，NN生成贗品創(chuàng)造圖像，試圖欺騙嘗試學(xué)習(xí)如何檢測贗品的CNN。他們互相較量，直到生成器（贗品制造者）產(chǎn)生的圖像如此完美，以至于CNN無法將它們從原件和已經(jīng)扳平的兩個(gè)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)區(qū)分出來。同時(shí)，設(shè)計(jì)用于確定來自贗品的原件的CNN已經(jīng)在檢測贗品方面進(jìn)行了極好的培訓(xùn)，而沒有對(duì)數(shù)百萬偽造的法國印象派大師進(jìn)行訓(xùn)練這一不切實(shí)際的要求?？傊?，它們就是從其所在的環(huán)境中學(xué)習(xí)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)(RLS) RLS是一種訓(xùn)練系統(tǒng)以識(shí)別對(duì)其環(huán)境直接響應(yīng)的最佳結(jié)果的方法。這里沒有單一的算法，而是一組定制應(yīng)用程序。 RNN可以用作RLS中的一種類型的“代理”。RLS是自駕車和類似設(shè)備的核心技術(shù)，不需要語言界面。本質(zhì)上，這是機(jī)器可以從中學(xué)習(xí)并記住在特定情況下采取的最佳行動(dòng)的方法。當(dāng)你的自駕車決定黃燈亮起時(shí)停車，而不是通過，一個(gè)RLS被用來創(chuàng)造學(xué)習(xí)的行為。 機(jī)器人 機(jī)器人領(lǐng)域?qū)τ贏I是重要的，因?yàn)樗茿I數(shù)據(jù)科學(xué)在現(xiàn)實(shí)世界中顯現(xiàn)的主要方式。大多數(shù)機(jī)器人是簡單和非常復(fù)雜的工程。機(jī)器人技術(shù)背后的AI主要是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（又名神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算）Spiking Neural Nets (aka Neuromorphic Computing) 通常，我們芝麻學(xué)院第二代AI主要是基于硬件進(jìn)步，使我們芝麻學(xué)院能夠使用算法，如在以前根本不可行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但所有這一切都在迅速發(fā)展，我們芝麻學(xué)院正處于進(jìn)入第三代AI的前沿。 第三代AI將基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，因?yàn)樗噲D更密切地模仿人類大腦實(shí)際工作的方式。改變的核心是圍繞這樣的事實(shí)：腦神經(jīng)元不經(jīng)常彼此通信，而是在信號(hào)的峰值。挑戰(zhàn)是找出一個(gè)消息在這個(gè)電子脈沖應(yīng)該如何編碼。 當(dāng)這一天來臨時(shí)，我們芝麻學(xué)院有如下的期望： 它們可以從一個(gè)來源學(xué)習(xí)，并應(yīng)用到另一個(gè)。它們可以對(duì)其所在的環(huán)境進(jìn)行概括。 它們可以記住。他們可以記住。任務(wù)一旦學(xué)會(huì)，可以回憶并能應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)。 它們更節(jié)能，開辟了一條小型化的道路。 它們從自己的環(huán)境中學(xué)習(xí)，沒有監(jiān)督，只有很少的例子或觀察。這些使它們能夠進(jìn)行快速學(xué)習(xí)。

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