AI學習必須了解的十種常用演算法，你知道幾個?

首先，人們需要了解什麼是AI演算法？簡單地說，AI演算法是使機器能夠從數據中學習的數學模型。它們有不同的形式，包括監督學習、無監督學習和強化學習。

有標記資料的例子被用來監督學習演算法的訓練，而無標記資料則被用於非監督學習演算法的訓練。被標記的資料被註釋了預先定義的目標值，而未被標記的資料則沒有被指派任何目標值。試錯是強化學習演算法的學習方式，在遊戲（如西洋棋和圍棋）以及機器人產業中廣泛應用。

十種常用的AI演算法：

（1）人工神經網路(ANN)

The inspiration for artificial neural networks comes from the human brain and they are utilized in image and speech recognition as well as natural language processing.。輸入資料被傳送到人工神經元層，這是人工神經網路背後的核心思想。每個神經元從上一層獲取資訊並計算輸出，然後將其傳遞到下一層。目前，幾乎所有人工智慧應用程式都使用深度學習作為首選架構，該架構採用多層人工神經網路。人工神經網路首次使用是在1950年代。

（2）支援向量機（SVM）

支援向量機（SVM）用於分類和迴歸問題，其工作原理是找到分離不同資料點組的最佳直線或曲線（稱為“超級平台”）。然後，這個超級平台可以用來預測新資料點屬於哪一組。支援向量機（SVM）可以告訴人們哪些電子郵件是否為垃圾郵件，並被廣泛用於生物資訊學、金融和電腦視覺等領域。

（3）決策樹

決策樹是一種用於進行預測的監督學習演算法。它的工作原理是根據所選特徵的值將資料遞歸地劃分為子集。

（4）隨機森林

隨機森林是決策樹的延伸。它們透過組合多個決策樹的結果來提高預測的準確性。

（5）K-means聚類

K-means聚類是一種無監督機器學習演算法，透過測量數據點之間的相似性將它們被分配到K個不同的聚類子集中。使用者可以預先定義或使用演算法確定K的值，K在影像分割和文件聚類等領域中具有重要作用。

（6）梯度增強

預測模型可透過結合許多弱模型的結果進行梯度來增強此機器學習技術來實現。它被用於網路搜尋排名和線上廣告。

（7）卷積神經網路(CNN)

人工神經網路中的捲積神經網路是受到人類大腦視覺皮質的啟發而設計的，它能夠自動學習影像中的邊緣、角落等特徵。卷積神經網路是專門用於處理網格資料（如像素）的網絡，而人工神經網路則是通用的，因此卷積神經網路適用於影像和視訊處理。

（8）長短期記憶網絡（LSTM）

長短期記憶網絡是一種神經網絡，用於處理語音和文字等順序數據，因此對語音辨識、機器翻譯和手寫文字辨識非常有用。

（9）主成分分析(PCA)

PCA是一種降低資料維度的技術，其方法是透過將資料投影到低維空間。它被用於人臉識別和圖像壓縮。

（10）Apriori演算法

Apriori是一種關聯規則學習演算法，這是一種透過識別變數之間的頻繁模式、關聯或相關性來發現大型資料集中變數之間關係的技術。在市場購物分析中，識別經常一起購買的商品是很受歡迎的。

當人們與AI互動時，就是在與這些演算法互動。人們傾向於將AI系統擬人化，但這對理解AI是不必要的。由於這只是一道數學問題，因此其具有局限性，其中一個限制就是它對數據的依賴。 AI演算法需要採用大量高品質的資料才能得到有效的訓練。在AI中，需要更多更好的數據進行訓練。與此相對，人更具備舉一反三的能力，因此只需要一個例子他們就能學到更多的知識。

AI系統的普及應用需要滿足以下條件中的一個或幾個：

（1）擴展假設是正確的(簡單地增加更多的數據和計算將產生人工通用智能（AGI）)。

（2）與生物路徑（例如飛機實現飛行，但設計得不像鳥類）相比，大型語言模型（LLM）代表了一條可行的通用智慧替代路徑。

（3）需要新的或創新的演算法和架構，使AI系統能夠從一個或幾個例子中學習任何知識(這樣的系統可能需要一個有凝聚力的世界模型和虛擬/物理體現)。

我們從AI那裡學到了什麼?

儘管人工智慧擁有強大的功能，令人敬畏，但它只是一種基於公認的數學原理、機率和統計學優化演算法的工具。目前還不清楚，一個融入AI的資訊處理系統何時會成為一個完全實現的有意識的數位生物，而且它的能力超過了人類的思維。明確的是，我們正在迎來一個新時代，隨著數據和運算資源的不斷增長，這個世界將會被改變。

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