人工智能技術(shù)有哪些？現(xiàn)在人工智能的種類太多了。隨著人工智能的普及和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，它將進(jìn)入更多的領(lǐng)域?，F(xiàn)在人工智能幾乎涉及所有學(xué)科，如認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、控制論、不確定性理論、計(jì)算機(jī)科

人工智能技術(shù)有哪些？

現(xiàn)在人工智能的種類太多了。隨著人工智能的普及和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，它將進(jìn)入更多的領(lǐng)域。

現(xiàn)在人工智能幾乎涉及所有學(xué)科，如認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、控制論、不確定性理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語言、自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)。

應(yīng)用領(lǐng)域包括：翻譯、智能控制、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、語言、圖像理解、遺傳編程、自動(dòng)編程、大信息處理、存儲(chǔ)、管理、執(zhí)行一些活體無法執(zhí)行的任務(wù)，或復(fù)雜而大規(guī)模的任務(wù)等

特定應(yīng)用有：網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、軍事、自然、家庭、個(gè)人等等，各行各業(yè)都有人工智能。

用同一數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每次訓(xùn)練結(jié)果不一樣，有時(shí)正確率很高，有時(shí)很低，為什么？

其實(shí)這個(gè)問題的實(shí)質(zhì)是，如果我們用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)集上的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行一次訓(xùn)練，保存模型，然后用同樣的算法和同樣的數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)排序?qū)ζ溥M(jìn)行再次訓(xùn)練，那么第一個(gè)模型和第二個(gè)模型是一樣的嗎？

這可能是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)用增益或權(quán)重的隨機(jī)值初始化，然后每個(gè)模擬在訓(xùn)練階段有不同的起點(diǎn)。如果您希望始終保持相同的初始權(quán)重，可以嘗試為初始權(quán)重修復(fù)種子以消除問題。

如果我們深入研究這個(gè)問題，我們可以根據(jù)ml算法的“確定性”來對其進(jìn)行分類。當(dāng)從同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)：

一個(gè)是總是生成相同的模型，并且記錄以相同的順序呈現(xiàn)；

另一個(gè)是總是生成不同的模型，并且記錄順序不同。

在實(shí)踐中，大多數(shù)是“不確定的”。模型變化的原因可能是機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身存在隨機(jī)游走、不同權(quán)值的隨機(jī)初始化、不同分量的概率分布抽樣來分配優(yōu)化函數(shù)。

雖然模型的“不確定性”可能會(huì)對單個(gè)訓(xùn)練結(jié)果造成干擾，但我們也可以用“不確定性”來確認(rèn)模型的穩(wěn)定性，如決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，最終可以通過多次迭代來確認(rèn)模型的穩(wěn)定性。

深度學(xué)習(xí)難嗎？

有毅力不難思考，有毅力不難思考，有毅力不難堅(jiān)持！