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人工智能模型與算法區(qū)別（人工智能模型與算法區(qū)別是什么）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 20:14:36 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 84 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能模型與算法區(qū)別的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能算法和容錯(cuò)控制的區(qū)別
2、有大神能解釋一下啟發(fā)式算法和人工智能算法的異同嗎
3、自然智能與人工智能有何區(qū)別與聯(lián)系
4、人工智能算法簡(jiǎn)介

人工智能模型與算法區(qū)別（人工智能模型與算法區(qū)別是什么）

一、人工智能算法和容錯(cuò)控制的區(qū)別

人工智能算法和容錯(cuò)控制的區(qū)別：

1、人工智能英文簡(jiǎn)稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能算法也被稱之為軟計(jì)算，它是人們受自然界規(guī)律的啟迪，根據(jù)其原理模擬求解問題的算法。目前的人工智能算法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法、模擬退火算法、群集智能蟻群算法和例子群算等等。

2、容錯(cuò)控制，指無(wú)論機(jī)組在何種工況下運(yùn)行，當(dāng)機(jī)組頻率、導(dǎo)葉接力器或水頭等反饋信號(hào)出現(xiàn)故障時(shí)，調(diào)速器均應(yīng)能繼續(xù)自動(dòng)調(diào)節(jié)和工況轉(zhuǎn)換控制，繼續(xù)維持機(jī)組自動(dòng)運(yùn)行，且不允許危及機(jī)組運(yùn)行安全。

二、有大神能解釋一下啟發(fā)式算法和人工智能算法的異同嗎

相同點(diǎn)：都依賴于計(jì)算機(jī)才能計(jì)算，無(wú)具體求解方程

不同點(diǎn)：前者是模擬某種現(xiàn)象規(guī)律而解決一些優(yōu)化問題，后者是模擬人類大腦解決問題

三、自然智能與人工智能有何區(qū)別與聯(lián)系

自然智能與人工智能的區(qū)別是概念不同，聯(lián)系是人工智能發(fā)展受益與自然智能。

1、概念不同：自然智能是人類天生擁有的，不需要通過外部技術(shù)手段進(jìn)行模擬和實(shí)現(xiàn)。人工智能則是人類通過外部技術(shù)手段模擬和實(shí)現(xiàn)的。

2、兩者之間聯(lián)系：人工智能的發(fā)展正是受益于對(duì)自然智能的研究和借鑒。人工智能的算法和技術(shù)手段是基于對(duì)自然智能的研究和分析所得出的規(guī)律和模型。

四、人工智能算法簡(jiǎn)介

人工智能的三大基石—算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，算法作為其中之一，是非常重要的，那么人工智能都會(huì)涉及哪些算法呢？不同算法適用于哪些場(chǎng)景呢？

一、按照模型訓(xùn)練方式不同可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning），無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）四大類。

常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包含以下幾類：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機(jī)（Boltzmann Machine）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）、Hopfield網(wǎng)絡(luò)（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spiking Neural Network）等。

（2）貝葉斯類（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項(xiàng)樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評(píng)估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN）等。

（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動(dòng)交互檢測(cè)（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、隨機(jī)森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。

（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher’s Linear Discriminant）

線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項(xiàng)邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine）等。

常見的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)類算法包括：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network）、邏輯學(xué)習(xí)機(jī)（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。

（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)（Association Rule Learning）類：先驗(yàn)算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。

（3）分層聚類算法（Hierarchical Clustering）：?jiǎn)芜B鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。

（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。

（5）異常檢測(cè)（Anomaly detection）類：K最鄰近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部異常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常見的半監(jiān)督學(xué)習(xí)類算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分離（Low-density Separation）、基于圖形的方法（Graph-based Methods）、聯(lián)合訓(xùn)練（Co-training）等。

常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)類算法包含：Q學(xué)習(xí)（Q-learning）、狀態(tài)-行動(dòng)-獎(jiǎng)勵(lì)-狀態(tài)-行動(dòng)（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Model Based RL）、時(shí)序差分學(xué)習(xí)（Temporal Different Learning）等。

常見的深度學(xué)習(xí)類算法包含：深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Machines）、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Networks）、深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Recurrent Neural Network）、分層時(shí)間記憶（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波爾茲曼機(jī)（Deep Boltzmann Machine，DBM）、棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Autoencoder）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解決任務(wù)的不同來(lái)分類，粗略可以分為二分類算法（Two-class Classification）、多分類算法（Multi-class Classification）、回歸算法（Regression）、聚類算法（Clustering）和異常檢測(cè)（Anomaly Detection）五種。

1.二分類（Two-class Classification）

（1）二分類支持向量機(jī)（Two-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多、線性模型的場(chǎng)景。

（2）二分類平均感知器（Two-class Average Perceptron）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

（3）二分類邏輯回歸（Two-class Logistic Regression）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

（4）二分類貝葉斯點(diǎn)機(jī)（Two-class Bayes Point Machine）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。（5）二分類決策森林（Two-class Decision Forest）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精準(zhǔn)的場(chǎng)景。

（6）二分類提升決策樹（Two-class Boosted Decision Tree）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精準(zhǔn)度高、內(nèi)存占用量大的場(chǎng)景

（7）二分類決策叢林（Two-class Decision Jungle）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、精確度高、內(nèi)存占用量小的場(chǎng)景。

（8）二分類局部深度支持向量機(jī)（Two-class Locally Deep SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場(chǎng)景。

（9）二分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Two-class Neural Network）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

解決多分類問題通常適用三種解決方案：第一種，從數(shù)據(jù)集和適用方法入手，利用二分類器解決多分類問題；第二種，直接使用具備多分類能力的多分類器；第三種，將二分類器改進(jìn)成為多分類器今兒解決多分類問題。

常用的算法：

（1）多分類邏輯回歸（Multiclass Logistic Regression）：適用訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

（2）多分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multiclass Neural Network）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

（3）多分類決策森林（Multiclass Decision Forest）：適用于精準(zhǔn)度高，訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（4）多分類決策叢林（Multiclass Decision Jungle）：適用于精準(zhǔn)度高，內(nèi)存占用較小的場(chǎng)景。

（5）“一對(duì)多”多分類（One-vs-all Multiclass）：取決于二分類器效果。

回歸

回歸問題通常被用來(lái)預(yù)測(cè)具體的數(shù)值而非分類。除了返回的結(jié)果不同，其他方法與分類問題類似。我們將定量輸出，或者連續(xù)變量預(yù)測(cè)稱為回歸；將定性輸出，或者離散變量預(yù)測(cè)稱為分類。長(zhǎng)巾的算法有：

（1）排序回歸（Ordinal Regression）：適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類排序的場(chǎng)景。

（2）泊松回歸（Poission Regression）：適用于預(yù)測(cè)事件次數(shù)的場(chǎng)景。

（3）快速森林分位數(shù)回歸（Fast Forest Quantile Regression）：適用于預(yù)測(cè)分布的場(chǎng)景。

（4）線性回歸（Linear Regression）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、線性模型的場(chǎng)景。

（5）貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression）：適用于線性模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少的場(chǎng)景。

（6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸（Neural Network Regression）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

（7）決策森林回歸（Decision Forest Regression）：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（8）提升決策樹回歸（Boosted Decision Tree Regression）：適用于精確度高、訓(xùn)練時(shí)間短、內(nèi)存占用較大的場(chǎng)景。

聚類

聚類的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。聚類通常被用做描述和衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，并把數(shù)據(jù)源分類到不同的簇中。

（1）層次聚類（Hierarchical Clustering）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短、大數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景。

（2）K-means算法：適用于精準(zhǔn)度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（3）模糊聚類FCM算法（Fuzzy C-means，F(xiàn)CM）：適用于精確度高、訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

（4）SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Self-organizing Feature Map，SOM）：適用于運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)的場(chǎng)景。

異常檢測(cè)

異常檢測(cè)是指對(duì)數(shù)據(jù)中存在的不正常或非典型的分體進(jìn)行檢測(cè)和標(biāo)志，有時(shí)也稱為偏差檢測(cè)。

異常檢測(cè)看起來(lái)和監(jiān)督學(xué)習(xí)問題非常相似，都是分類問題。都是對(duì)樣本的標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷，但是實(shí)際上兩者的區(qū)別非常大，因?yàn)楫惓z測(cè)中的正樣本（異常點(diǎn)）非常小。常用的算法有：

（1）一分類支持向量機(jī)（One-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場(chǎng)景。

（2）基于PCA的異常檢測(cè)（PCA-based Anomaly Detection）：適用于訓(xùn)練時(shí)間短的場(chǎng)景。

常見的遷移學(xué)習(xí)類算法包含：歸納式遷移學(xué)習(xí)（Inductive Transfer Learning）、直推式遷移學(xué)習(xí)（Transductive Transfer Learning）、無(wú)監(jiān)督式遷移學(xué)習(xí)（Unsupervised Transfer Learning）、傳遞式遷移學(xué)習(xí)（Transitive Transfer Learning）等。

算法的適用場(chǎng)景：

需要考慮的因素有：

（1）數(shù)據(jù)量的大小、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中問題的本質(zhì)是什么？

（3）可以接受的計(jì)算時(shí)間是什么？

（4）算法精度要求有多高？

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原文鏈接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

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