当前位置:主页 > 行业产品 >

人工智能和预测分析之间有什么区别吗

发布时间:19-10-10 阅读:869

(文章滥觞:智能甄选)

现在,谋略中的认知进修比以往任何时刻都加倍普遍。平日,认知进修或认知谋略是指涵盖人工智能(AI)和旌旗灯号处置惩罚的科学学科的历程和技巧平台。

人工智能(AI)是营业增长和临盆的最新趋势要素,已经逾越了本钱投资和劳动力等传统手段。它还具有引入新的增长滥觞,改变事情要领以及增强人们推动营业增长的感化的潜力。因为其能够处置惩罚数据,查找模式以及以惊人的速率进修和识别行径的能力,越来越多的领域正在发明人工智能(或AI)的用途。

任何AI的基础进修历程都称为机械进修,它表示机械处置惩罚数据流并识别模式或逻辑的能力。该历程可所以帮助的或不帮助的,在许多环境下,后者是提高的蹊径。机械的进修能力与猜测阐发既不合,又相似。在评论争论帮助机械进修时-将预定模式添加为数据流的一部分-您基础上是在评论争论一种猜测阐发形式。

那么,猜测阐发和机械进修之间有什么差别?它们有什么相似之处?这两个盛行语是否可以交换?如前所述,机械进修是一门科学,它可以经由过程跟着光阴的推移以自立要领前进常识来使谋略机进修并像人类一样事情。这是经由过程以察看和真实交互的形式供给机械数据和信息来实现的。该历程以帮助和非帮助的要领利用于数据流。

帮助机械进修使用预定义的模式,已知行径以及操作员的输入来赞助机械更准确地进修。另一方面,无助机械进修完全取决于机械从数据流中识别那些模式和行径的能力。猜测阐发在许多方面类似于帮助机械进修。这便是AI专家始终将猜测阐发视为机械进修的一部分的缘故原由。也便是说,并非所有的猜测阐发或猜测建模都可以归类为机械进修。

猜测阐发应用历史数据进行描述性阐发。基于该历史数据,可以应用算法应用猜测阐发历程中定义的相同参数来阐发其他数据流。在大年夜多半环境下,规则和模式维持不变,是以猜测阐发比机械进修更具静态性和适应性。早年面的描述中,很轻易看出机械进修和猜测阐发之间的主要差异。猜测阐发依附于预定模式。该措施没有能力适应新的数据流。机械进修比这更智慧。它具有根据处置惩罚的数据流对模式和参数进行调剂的能力。

猜测阐发和机械进修也应用不合的进修模型。在猜测阐发应用诸如组数据处置惩罚和多半分类器之类的模型的环境下,机械进修经由过程贝叶斯收集和强化进修向前迈进了一步。模型和参数的更新要领也不合。对付猜测阐发,对阐发模型或参数的任何变动都必须由数据科学家手动完成。没有人工输入,阐发模型就无法适应数据流的变更。机械进修具有自动更新其模型的能力。

还值得留意的是,这两种措施着眼于不合的事物。猜测性进修更多地关注用例。因为必要将参数和模式手动输入到阐发模型中,是以由数据科学家抉择特定的猜测阐发历程的用例。另一方面,机械进修完全由数据驱动。数据流的变更将影响AI阐发这些相同数据流的要领。

弗成能说一种措施比另一种更好。虽然机械进修平日更先辈,更机动,但它在很大年夜程度上依附于准确的数据来创建准确的统计模型。当数据流达不到标定时,您将开始看到AI识别的模式和行径的误差。猜测阐发更得当必要特定参数的数据流,尤其是可以由数据科学家定义的阐发参数。应用猜测阐发时,必要大年夜量的历史数据才能使阐发准确。阐发模型将仔细钻研以前的模式和趋势,作为阐发模型的根基。

另一方面,大年夜多半猜测阐发模型险些可以急速应用。一旦处置惩罚了历史数据并设置了阐发参数,就可以应用阐发模型来响应地处置惩罚新数据流。独一的寻衅在于猜测阐发模型无法适应数据流的变更。机械进修必要更长的历程才能履行阐发。终究,等式的人工智能部分必要懂得不合的数据流,以及若何以准确靠得住的要领处置惩罚新数据之前,若何最好地识别此中的模式。进修历程是机械进修和猜测阐发之间最大年夜的差别。

如您所见,这两种措施在某些方面有所不合,而在另一些方面则异常相似。可以肯定地说,猜测阐发可以用作机械进修历程的一部分,然则并非所有的猜测阐发都可以归类为机械进修。



上一篇:长沙地铁4号线全程及换乘最高票价均为7元
下一篇:姜丝手撕包菜(辣版)