Was sind die vier Elemente eines künstlichen Intelligenzsystems?

Die vier Elemente künstlicher Intelligenzsysteme sind: 1. Big Data; die Intelligenz der künstlichen Intelligenz ist in Big Data enthalten. 2. Rechenleistung; bietet grundlegende Rechenleistungsunterstützung für künstliche Intelligenz. 3. Algorithmus; der grundlegende Weg zur Realisierung künstlicher Intelligenz und eine effektive Methode zur Gewinnung von Datenintelligenz. 4. Szenario; große Datenmengen vorverarbeiten.

Analyse der vier Elemente der künstlichen Intelligenz
Big Data:
Die Intelligenz der künstlichen Intelligenz Intelligenz ist alles in Big Data enthalten.
Rechenleistung:
Rechenleistung bietet grundlegende Rechenleistungsunterstützung für künstliche Intelligenz.
Algorithmus:
Der Algorithmus ist der grundlegende Weg zur Realisierung künstlicher Intelligenz und eine effektive Methode zur Gewinnung von Datenintelligenz.
Szenario:
Big Data, Rechenleistung und Algorithmen werden als Eingabe verwendet, und nur die Ausgabe in tatsächlichen Szenarien kann den tatsächlichen Wert widerspiegeln.
Lassen Sie uns eine sehr anschauliche Analogie anführen: Wenn wir das Kochen als unser Szenario nehmen, dann entspricht Big Data den zum Kochen benötigten Zutaten, die Rechenleistung entspricht dem zum Kochen benötigten Gas/Strom/Brennholz und der Algorithmus ist gleichwertig zur Garmethode und Würze.

1) Big Data
In der heutigen Zeit werden ständig Big Data generiert. Von Mobilgeräten, billigen Kameras, allgegenwärtigen Sensoren und mehr gesammelte Daten. Diese Daten liegen in verschiedenen Formen vor und die meisten davon sind unstrukturierte Daten. Wenn es von Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet werden muss, ist ein großer Vorverarbeitungsprozess erforderlich.

2) Rechenleistung
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat höhere Anforderungen an die Rechenleistung gestellt. Im Folgenden finden Sie einen Vergleich der Rechenleistung verschiedener Chips. Unter ihnen ist die GPU vor anderen Chips der am weitesten verbreitete Chip im Bereich der künstlichen Intelligenz. Sowohl GPU als auch CPU sind gut für Gleitkommaberechnungen. Im Allgemeinen ist die Fähigkeit der GPU, Gleitkommaberechnungen durchzuführen, etwa zehnmal so hoch wie die der CPU. Darüber hinaus ist das Deep-Learning-Beschleunigungsframework auf der GPU optimiert, was die Rechenleistung der GPU noch einmal verbessert, was der Beschleunigung der Berechnung neuronaler Netze zugute kommt. Beispiel: cuDNN verfügt über ein anpassbares Datenlayout, unterstützt die flexible dimensionale Reihenfolge vierdimensionaler Tensoren, Schritte und Unterregionen und wird als Eingabe und Ausgabe aller Routinen verwendet. Matrixoperationen werden in der Faltungsoperation des Faltungs-Neuronalen Netzwerks implementiert, wodurch der Speicher reduziert und die Leistung des Neuronalen Netzwerks erheblich verbessert wird.

3) Algorithmus
Die gängigen Algorithmen sind hauptsächlich in traditionelle Algorithmen für maschinelles Lernen und Algorithmen für neuronale Netze unterteilt. Algorithmen für neuronale Netze haben sich rasant weiterentwickelt und in den letzten Jahren hat die Entwicklung des Deep Learning einen Höhepunkt erreicht.

4) Szenarien
Klassische Anwendungsszenarien künstlicher Intelligenz sind:
1. Nutzerprofilanalyse
2 Kontrolle
3. Betrugserkennung
5. Intelligente Kundendienstroboter
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