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人工智能中算法重要還是數據重要？
2019-04-22
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現在人工智能的發展可謂是如火如荼，從而引起了很多人學習人工智能的興趣。我們在學習人工智能的時候，會接觸到算法和數據，而人工智能是由很多算法組成的，因此大家都認為在人工智能學習中算法是比數據重要的，但是事實是這樣的嗎？在這篇文章中我們就給大家解答一下這個問題。


很多關于人工智能的文獻以及報告都不約而同的偏重于關注機器學習算法，將其視為最重要的部分。主流媒體似乎把算法與人腦等同了。他們似乎在傳達著這樣一個信息，那就是復雜的算法最終會超越人類的大腦并創造奇跡。當然他們還強調“深度神經網絡”和“深度學習”，以及機器是如何做出決策。這樣的報告使得人們認為一個公司要想應用人工智能就需要聘請機器學習專家來建立完美的算法。但如果一個企業沒有思考如何獲得高質量的算法，即使機器學習模型經過大量的特定訓練數據學習之后，仍然會產生一個與期望不匹配的結果，這樣就嚴重的影響了人們對人工智能的印象。


當然，數據的重要性就是上面提到的內容，如果沒有數據，就好比買了一個沒有電池的手機，而手機的電池適配程度也是不同的，如果沒有合適的電池一樣也不能夠正常工作。在人工智能中，如果給機器學習模型的訓練數據越多，這樣機器學習模型就會越準確。這就像不斷給手機充電，這樣電池的電量利用率會不斷提高。訓練數據對于機器學習模型的重要性比電池和手機重要性更高。所以我們在進行人工智能工作的時候一定要注意其關鍵所在，那就是訓練數據的質量和數量至少是和算法一樣重要的，要確保部署人工智能的計劃和預算反映這一點。這也是所有企業和公司需要注意的事情。


在這篇文章中我們給大家介紹了在人工智能中數據重要還是算法重要，其實這兩者都是重要的，沒有誰比誰重要的說法。就目前而言，大眾對人工智能的誤解主要就是認為算法比數據更加重要，所以說，我們要想學好人工智能，就要好好的對待每一個項目和每一階段的知識。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


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