Quels sont les quatre éléments d’un système d’intelligence artificielle ?

Les quatre éléments des systèmes d'intelligence artificielle sont : 1. Le Big Data ; l'intelligence de l'intelligence artificielle est contenue dans le Big Data. 2. Puissance de calcul ; fournit une puissance de calcul de base pour l’intelligence artificielle. 3. Algorithme ; le moyen fondamental de réaliser l’intelligence artificielle et une méthode efficace pour exploiter l’intelligence des données. 4. Scénario ; prétraiter de grandes quantités de données.

Analyse de quatre éléments de l'intelligence artificielle
Big data :
L'intelligence artificielle l’intelligence est entièrement contenue dans le big data.
Puissance de calcul :
La puissance de calcul fournit une puissance de calcul de base pour l'intelligence artificielle.
Algorithme :
L'algorithme est le moyen fondamental de réaliser l'intelligence artificielle et une méthode efficace pour exploiter l'intelligence des données.
Scénario :
Le Big Data, la puissance de calcul et les algorithmes sont utilisés comme entrée, et ce n'est que lors de la sortie dans des scénarios réels que la valeur réelle peut être reflétée.
Donnons une analogie très frappante : si nous prenons la cuisine comme scénario, alors le big data est équivalent aux ingrédients nécessaires pour cuisiner, la puissance de calcul est équivalente au gaz/électricité/bois nécessaire pour cuisiner, et l'algorithme est équivalent au mode de cuisson et à l'assaisonnement.

1) Big Data
À l’ère d’aujourd’hui, le Big Data est généré en permanence. Données accumulées à partir d'appareils mobiles, de caméras bon marché, de capteurs omniprésents, etc. Ces données se présentent sous diverses formes et la plupart sont des données non structurées. S’il doit être utilisé par des algorithmes d’intelligence artificielle, un grand nombre de processus de prétraitement est nécessaire.

2) Puissance de calcul
Le développement de l'intelligence artificielle a mis en avant des exigences plus élevées en matière de puissance de calcul. Ce qui suit est une comparaison des capacités informatiques de différentes puces. Parmi elles, le GPU est la puce la plus utilisée dans le domaine de l’intelligence artificielle, devant les autres puces. Le GPU et le CPU sont bons pour les calculs en virgule flottante. De manière générale, la capacité du GPU à effectuer des calculs en virgule flottante est environ 10 fois supérieure à celle du CPU. De plus, le framework d'accélération du deep learning est optimisé sur le GPU pour améliorer encore une fois les performances de calcul du GPU, ce qui est bénéfique pour accélérer le calcul des réseaux de neurones. Par exemple : cuDNN a une disposition des données personnalisable, prend en charge l'ordre dimensionnel flexible des tenseurs, des foulées et des sous-régions à quatre dimensions, utilisés comme entrée et sortie de toutes les routines. Les opérations matricielles sont mises en œuvre dans l'opération de convolution du réseau neuronal convolutif, tout en réduisant la mémoire et en améliorant considérablement les performances du réseau neuronal.

3) Algorithme
Les algorithmes traditionnels sont principalement divisés en algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels et en algorithmes de réseaux neuronaux. Les algorithmes de réseaux neuronaux se sont développés rapidement et, ces dernières années, le développement de l’apprentissage profond a atteint son paroxysme.

4) Scénarios
Les scénarios d'application classiques de l'intelligence artificielle comprennent :
1. Analyse du profil utilisateur
2. Contrôle
3. Détection de fraude
4. Robo-conseil
5. Reconnaissance faciale
6.

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