人工知能技術の分類

60 年以上の開発を経て、人工知能テクノロジーは現在、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理、知識表現、自動推論、ロボット工学という 6 つの主要な研究分野に焦点を当てています。

ビッグデータの発展に伴い、現在、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理関連技術が広く注目を集めており、機械学習技術に基づくエージェント（人工知能製品）は、徐々に本番環境に導入されています。 (推奨学習: PHP ビデオ チュートリアル )

市場は現在人工知能の需要に熱狂しており、多くの大手インターネット企業が人工知能の分野に展開し始めていますが、業界開発の初期段階では、現在の人工知能製品はまだ「弱い人工知能段階」にあり、エージェントには動作シナリオに対する多くの要件がまだあります。

人工知能技術の開発と応用には、モノのインターネット技術、クラウドコンピューティング技術、エッジコンピューティング技術、ビッグデータ技術などを含む一連の技術のサポートが必要です。

機械学習のステップには、データ収集、データ並べ替え、アルゴリズム設計、アルゴリズム実装、アルゴリズム トレーニング、アルゴリズム検証、アルゴリズムの適用が含まれます。アルゴリズム設計は機械学習の中核であり、データはコレクション 機械学習の基礎です。したがって、ビッグデータのサポートにより、機械学習はビッグデータ時代にある程度まで発展しました。簡単に言えば、データ量が多ければ多いほど、機械学習の効果は高くなります。

コンピュータ ビジョンは、コンピュータに視覚を与える科学です。 マシン ビジョンでは、カメラ、アナログからデジタルへの変換、およびデジタル信号処理を使用して、視覚情報をキャプチャして分析します。よく人間の視覚と比較されますが、機械の視覚は生物学に束縛されず、壁を通して見るようにプログラムすることができます。署名認識から医療画像解析まで、さまざまな用途に使用されています。コンピューター ビジョンは、マシンベースの画像処理に重点を置いており、マシン ビジョンと混同されることがよくあります。

自然言語処理 (NLP) は、コンピューター プログラムによるコンピューター言語ではなく人間の言語の処理です。 NLP の最も古くて有名な例の 1 つは、電子メールの件名と本文を調べてスパムかどうかを判断するスパム検出です。現在の NLP メソッドは機械学習に基づいています。 NLP タスクには、テキスト翻訳、感情分析、音声認識が含まれます。

知識表現は、データ内のパターンの識別に焦点を当てた機械学習の分野です。

ロボットテクノロジーは、ロボットの設計と製造に焦点を当てたエンジニアリング分野です。ロボットは、人間が実行するのが難しいタスクや一貫して実行するのが難しいタスクを実行するためによく使用されます。これらは自動車生産の組み立てラインや NASA によって宇宙で大きな物体を移動させるために使用されています。最近、研究者たちは機械学習を使用して、社会環境で対話できるロボットを構築しています。

現在、我が国は産業構造の高度化を推進し続けており、ネットワーク化と知能化は産業構造高度化の重要な内容であるため、人工知能技術の将来の発展余地は依然として非常に大きい。楽しみにする価値があります。産業構造の高度化の背景には、人材構造の高度化があるはずであり、プロフェッショナルにとって、ある人工知能技術を習得することは、職場の競争力をある程度高めることになる。

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