人工智能应用的简单原理和应用领域

       随着科技的发展，人工智能也发展得越来越成熟，应用到很多领域，为生活的便利做出了很大的贡献。其实很多人工智能应用的原理都比较简单，今天，小编就将介绍人工智能应用的简单原理和应用领域，一起来看看吧。

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人工智能应用的简单原理和应用领域

1.聚类分析和异常检测。

       两者都是以无标记数据作为输入，通过相应算法的处理，在聚类场景中完成分组工作，或在异常检测场景中判断是否为异常。

       群集将无标签数据中的类似数据聚集到一起。特定的组数是由从事聚类工作的人员(通常是数据科学家)确定的。不存在绝对正确或绝对错误的组的数目，但是应用于特定的情况，通常可以通过试错来确定理想组的数目。

       由于数据没有标签，聚类者必须为每一组指定意义或标签以便于清晰的描述(比如运动狂)。接着，新数据将被分配到模型中的一个组中，从而假设这个组的标签或描述。这一过程可视为预测分类的一种形式，即为每个新数据点分配一个类(通过分组标签)。

       向群集(如客户)分配新的数据点(如群)将使我们能够更好地精确地定位产品，使产品具有个性化和策略性，并且能够以适当的方式在每个群集(如群)上营销客户。

       聚类应用包括对市场与客户的细分和聚焦，三维医学图像分析，根据购物习惯对产品进行分类，以及社会媒体分析。

       异常性检测是一种用于发现异常数据(高度异常、偏离常规或畸形)模式的技术。不正常检测的应用包括基于声音的缺陷和裂纹检测，网络安全，质量控制(如制造缺陷检测)，以及计算机和网络系统的健康状况(如不正常和错误检测)。

       就网络安全的异常检测应用而言，常见的威胁包括恶意软件、敲诈软件、计算机病毒、系统和内存攻击、拒绝服务攻击、仿冒网站、不必要的程序执行、盗用凭证、数据传输和偷窃等。毫无疑问，这一点是异常检测场景的一种。

2.自然语言

       在人工智能的发展和应用中，自然语言是一个非常有趣和激动人心的领域，通常分为三个子领域：自然语言处理(NLP)、自然语言生成(NO)和自然语言理解(NLU)。咱们单独讨论一下。

NLP

       用自然语言处理(NLP)输入文本、语音或手写形式的语言，经NLP算法处理后，输出如图6-1所示的结构化数据。目前存在许多潜在NLP场景和输出。

       值得注意的是，有时NLP也被认为是一个超集合，并且NLU，所以从整体上说，人工智能自然语言应用可以视为NLP的一种形式。还有一些人把它看作自然语言应用的具体集合，我们所讨论的就是其中一部分。

有关NLP的具体任务和技术如下：

• 定量与目标文本分析。
• 声音识别(声音到文字的转换)
• 主题模型(例如主题和在文档中讨论的主题)
• 文字分类(如电视连续剧《权利的游戏》)
• 情绪分析(如积极，消极，中性)
• 主题测试(如人、地点)
• 名称标识(例如MeyersDavis)
• 语义学相似分析(例如，不同词和文本之间的整体意义相似)
• 标记部分音标(如名词，动词)
• 机译(如英文翻译成法文)

       一项特定NLP应用涉及到公司会议记录，文本转换，然后提供会议摘要，其中包括各种主题的分析以及会议表现的情况(如，www.chorus.ai)。另一种方法是使用NLP，通过性别中立度、语调、用词等因素，对招聘面试进行综合评分。同时也提供了改进评分和整体工作描述的优化建议。

其它应用程序包括：

• 情绪型新闻聚合。
• 基于情绪的社交媒体调查和品牌监测。
• 家长疫苗关注分析在信息板上。
• 对影评和产品评论的情感分析。
• 动物性声音转换

       目前，通过NLP服务和API接口，已经有很多云服务提供商提供了这些功能。

NT

       输入以结构化数据形式存在的NT语言，经过NT算法处理后，输出相应的语言，如图6-2所示。该语言的输出可以是文本，也可以是文本到语音的转换。对输入数据进行结构化处理的案例可能是对比赛中运动员情况、广告效果或公司财务的统计。

• 简评(如新闻和体育)
• 有关图像的故事
• 商业分析报告概要。
• 招聘者参与医院研究。
• 以自然语言表示的病人费用。
• 一周一次的足球赛总结和回顾。
• 房地产介绍及房地产市场报告。
• 有关公司收益报告的新闻发布。

       以上是两种人工智能的简单原理，人工智能的内容其实非常广阔，是一个技术密集型的产业，有很多下属分类和应用原理，还需要进一步的学习来掌握，以上就是人工智能应用的简单原理和应用领域的内容，感谢您的阅读。