智能写作-人工智能写作背后的科学原理

编辑：pitaya02 日期：2020-11-26

许多技术概念可以使我们真正地理解人工智能(Arti€ Ficial Intelligence，英文缩写为 AI)，但最重要的是要记住， AI是关于建立智能计算机程序以完成以下任务：√

□语音识别

□情绪分析

举例来说，自驾汽车需要电脑有视觉感知能力，而 Siri等应用程序则需要语音识别能力。

人工智能的大脑包括机器学习、深度学习和自然语言处理等建模技术。那么我们就从机器学习入手吧！火龙果智能写作

机器学习

AI的核心是机器学习。简而言之，就是不需要编写代码来解决特定的问题，就可以使用算法发现数据的有趣内容。换句话来说，它是计算机通过最少的程序来学习数据。代替写代码，你只要提供给机器数据，机器就能基于这些数据建立自己的逻辑函数。

那在实际中该怎么做呢？每件事都从训练数据开始。您为数据模型提供了一组数据来帮助其训练。您提供的数据越多，模型将越健壮。火龙果智能写作

在您向机器学习模型提供培训数据时，这些数据是由一组属性和特征定义的。通过机器学习模型决定如何去理解所有这些特性。火龙果智能写作

因此，模型如何确定哪些属性对于构建最佳模型至关重要？通过对模型的不同特征进行“折衷”，来确定最优的属性集，并在组合到一个方程中时求解特定的问题。

你是否听到过这样的说法，“进的是垃圾，出的也是垃圾”？在准备培训数据集时，这一点特别重要。数据质量越高，模型就越好。

深度学习与自然语言处理

机器学习的典型应用，我们前面已经了解到，包括选择最佳特征来生成最佳模型。同时我们也了解到，只有高质量的训练数据才能同样高质量的算法。

因此，当关键信息嵌入到非结构化数据中时，机器学习算法的性能就会下降。这是进入深度学习的地方。火龙果智能写作

深层研究

在嘈杂数据(读出：非结构化)的情况下，深度学习可以很好地实现自动化学习，从而提高算法的效率。也可以这样：

用复杂的算法来完成任务，并且学习过程中几乎不需要或者不需要人力去监督。

学会怎样去学。举例来说， Google就是利用深度学习不断加强照片中的面部识别功能。

(NLP)自然语言处理

天然语言处理(NLP)是机器学习的一种形式，它通过在大量数据中寻找行为模式来识别语言和它的许多用法和语法规则。同样可以：

开展情感分析，其中的算法会在社交媒体上的帖子中寻找行为模式，以了解顾客对某一品牌或产品的感觉。

□语音识别，提供从"听"到"听"的文本文件。

答：答疑，通常用特定的答案来回答(例如，4的平方根是什么？今后还将探讨如何处理更为复杂的开放问题。火龙果智能写作

怎样在您的业务中使用 AI？

既然你将对 AI背后的科学有更多的了解，让我们来探索几种将 AI集成到你的业务中的方法。

首先要理解的是最初部署人工智能的原理。一个组织拥有大量数据，通过关注迅速取得成功和建立信任至关重要。火龙果智能写作

举例来说，让我们使用电子邮件指标来预测顾客的行为。你可以从机器学习入手回答这些问题：

按照邮件标题，你打开一封邮件的几率是多少？

开了邮件之后，接受特殊服务的可能性有多大？

识别了使用场景并证明了业务价值之后，就可以考虑采用不同的方法将 AI集成到业务中了。

具体解决办法

其中一种方案是与解决特定领域机器学习问题的公司密切合作。如果在执行大型 AI项目之前进行小规模的测试，那么这个选项是很合适的。假以时日，人工智能可能会成为你商业策略的一部分，所以你需要考虑寻找一种更加划算的方式，而不用把数据输出到其他平台。

自行

假如你想保留你的数据，你可以雇佣你自己的内部团队，他们是 AI专家。但是，如果 AI是你商业战略的长期组成部分，那么这种方法就非常好了，但是，在竞争市场雇佣优秀人才需要更长的时间。而留住高质量的 AI人才也非常昂贵。

融合法

你可以采取混合的方式，和提供特定解决方案的公司一起工作，并且长期雇佣 AI专家。假如你想要开始测试业务中的 AI，并执行一些特定场景，这是一种很好的方式，可以让你的专家团队在其他业务领域复制成果。火龙果智能写作

最终目的

其最终目的是将 AI嵌入已有的业务流程和应用程序。这种方法阻力最小，因为你所用的方法和日常使用的方法一样，只需要随时间而做一些小调整。用户不需要使用新技术就可以体验 AI带来的好处。火龙果智能写作

总而言之，你对人工智能了解得越多，你就越能理解如何利用它来促进你的生意！

一场比赛，一场比赛

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