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人工智能算法的實現（上）
2019-02-16
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現階段，人工智能的發展大家有目共睹，可以說人工智能的發展蒸蒸日上?，F在很多科技人員都開始加大對人工智能的研究力度，這才有了人工智能發展飛快的結果，而人工智能離不開算法，那么人工智能中的算法是怎么實現的呢？下面我們就給大家詳細地介紹一下。


首先我們說一下機器學習，機器學習在人工智能領域的地位非常高。機器學習是一門涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等的多領域交叉學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑,也是深度學習的基礎。所以要想搞好人工智能，就一定要重視機器學習。


那么機器學習領域的研究有幾個方面呢？答案是三個，第一就是面向任務的研究，具體的工作就是研究和分析改進一組預定任務的執行性能的學習系統。第二就是認知模型，具體的研究人類學習過程并進行計算機模擬。第三就是理論分析，具體的工作就是從理論上探索各種可能的學習方法和獨立于應用領域的算法。而機器學習是繼專家系統之后人工智能應用的又一重要研究領域，也是人工智能和神經計算的核心研究課題之一。


接著我們說一下專家系統，專家系統是一個智能計算機程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。也就是說，專家系統是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統，它應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題，簡而言之，專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。知識庫是專家系統質量是否優越的關鍵所在，即知識庫中知識的質量和數量決定著專家系統的質量水平。由此可見，知識庫是專家系統中十分重要的內容。


我們在這篇文章中給大家講了兩種人工智能算法的實現，分別是機器學習以及專家系統，當然人工智能的算法不只是這些，我們在下一篇文章中繼續給大家介紹這些內容，希望這篇文章能夠幫助到大家。


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