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人工智能模型訓(xùn)練過程（人工智能模型訓(xùn)練過程包括）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-14 01:20:29 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 103 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能模型訓(xùn)練過程的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、ai學(xué)習(xí)的原理
2、醫(yī)生多元智能中最需要的三種
3、人工智能基于模型推理？
4、人工智能模型訓(xùn)練什么樣的數(shù)據(jù)集不適合深度學(xué)習(xí)？

人工智能模型訓(xùn)練過程（人工智能模型訓(xùn)練過程包括）

一、ai學(xué)習(xí)的原理

Q: ai學(xué)習(xí)的原理 : AI學(xué)習(xí)的原理是模仿人類的學(xué)習(xí)過程，通過大量的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練來提高自身的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測(cè)能力。具體來說，AI學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種方式。

監(jiān)督學(xué)習(xí)是通過給算法提供已知的輸入和輸出數(shù)據(jù)，讓算法自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。比如，讓算法學(xué)習(xí)識(shí)別圖像中的物體或者預(yù)測(cè)股票價(jià)格等。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是不提供輸出數(shù)據(jù)，讓算法自行發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律和特征。比如，讓算法自動(dòng)分析一組數(shù)據(jù)的分類和聚類等。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是通過試錯(cuò)來學(xué)習(xí)，在每個(gè)步驟中，算法會(huì)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和之前的經(jīng)驗(yàn)來選擇一個(gè)行動(dòng)，然后根據(jù)行動(dòng)的結(jié)果來調(diào)整策略，以獲得更好的結(jié)果。比如，讓算法學(xué)習(xí)下棋或者玩游戲等。

總的來說，AI學(xué)習(xí)的本質(zhì)是通過大量的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練來提高自身的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測(cè)能力，從而實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用。

二、醫(yī)生多元智能中最需要的三種

醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的建立和應(yīng)用中需要處理好如下三個(gè)關(guān)鍵要素，克服處理三個(gè)要素中面臨的挑戰(zhàn)，才能取得成功。三個(gè)要素如下：數(shù)據(jù)、平臺(tái)計(jì)算能力、深度學(xué)習(xí)算法模型。

1.數(shù)據(jù)

醫(yī)療人工智能系統(tǒng)需要醫(yī)療大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)形成一定的智能，用來提供輔助診斷和輔助治療的功能。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)學(xué)教科書、病歷尤其是針對(duì)某類疾病的病歷、數(shù)字化醫(yī)療影像、學(xué)術(shù)論文等。

對(duì)于醫(yī)學(xué)影像人工智能系統(tǒng)來說，則是需要數(shù)字化影像數(shù)據(jù)，包括CT、MRI、超聲、病理等影像數(shù)據(jù)，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的原料。

因?yàn)椴v數(shù)據(jù)、數(shù)字化醫(yī)療影像數(shù)據(jù)等屬于醫(yī)院的知識(shí)財(cái)產(chǎn)，所以人工智能系統(tǒng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬原則和管理方法，需要在實(shí)踐中不斷探索。

醫(yī)療數(shù)據(jù)種類繁多，來源廣泛，數(shù)據(jù)格式千差萬別。所以，快速處理數(shù)據(jù)的收集、集成和加工用以保障人工智能模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，這是開發(fā)人工智能系統(tǒng)需要克服的基本挑戰(zhàn)。

目前影像人工智能輔助診斷系統(tǒng)在醫(yī)院落地使用的時(shí)候，通常需要利用該醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)重新學(xué)習(xí)，以及需要挑戰(zhàn)模型參數(shù)，才能適應(yīng)醫(yī)院的需求。

這是因?yàn)樵谟跋駭?shù)據(jù)這一關(guān)鍵因素中，目前各家醫(yī)院之間因?yàn)樵谟跋裆芍胁捎玫臉?biāo)準(zhǔn)不一致。

例如關(guān)于顯影劑的服用量標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備參數(shù)設(shè)置不一致造成影像灰度的差別等，造成各個(gè)醫(yī)院之間針對(duì)同一個(gè)患者的影像數(shù)據(jù)不同，用來支持機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，其模型參數(shù)也會(huì)不同。

為了能夠加大人工智能系統(tǒng)的適用性，需要在開發(fā)人工智能系統(tǒng)的時(shí)候能夠快速集成多方來源的數(shù)據(jù)，從而訓(xùn)練出更加精準(zhǔn)、適用性更廣的人工智能系統(tǒng)。

2.深度學(xué)習(xí)算法模型

除了處理數(shù)據(jù)之外，選用或開發(fā)深度學(xué)習(xí)的模型算法也是發(fā)展過程中的一大挑戰(zhàn)。

目前深度學(xué)習(xí)的算法很多，但是這些算法很難直接應(yīng)用，而是需要做一定的改進(jìn)開發(fā)，然后應(yīng)用到數(shù)據(jù)訓(xùn)練中，并在訓(xùn)練中不斷的改進(jìn)和完善，才能使算法模型越來越精確。

所以，選擇合適的算法或者開發(fā)算法、以及建立算法調(diào)整和改進(jìn)的平臺(tái)系統(tǒng)，這是人工智能系統(tǒng)成功的要素之一。

三、人工智能基于模型推理？

舉一個(gè)分析半導(dǎo)體故障的基于規(guī)則專家系統(tǒng)的例子，該系統(tǒng)根據(jù)以下癥狀診斷電路故障:器件上的污點(diǎn)（可能表明這個(gè)部件已經(jīng)燒掉了)、類似設(shè)備的故障歷史或者用電子儀表檢查器件的內(nèi)部特征。然而，把觀察情況和診斷結(jié)果聯(lián)系起來的規(guī)則失去了深入分析設(shè)備結(jié)構(gòu)和功能的好處。更魯棒的、可深入解釋的方法是從這個(gè)電路物理結(jié)構(gòu)的詳細(xì)模型以及描述每個(gè)部件和部件間預(yù)期行為的公式著手。它把診斷建立在來自設(shè)備不同位置的數(shù)字讀數(shù)上，使用這些數(shù)據(jù)和它的電路模型來判斷確切的故障點(diǎn)。

因?yàn)榈谝淮鷮＜蚁到y(tǒng)依賴于從人類專家那里獲得的啟發(fā)性規(guī)則，所以具有很多局限性( Clancy 1985)。如果問題實(shí)例與系統(tǒng)的啟發(fā)不匹配，那么即使通過理論分析可以找到解，這個(gè)解也是失敗的。很多時(shí)候，專家系統(tǒng)把啟發(fā)應(yīng)用于不適當(dāng)?shù)那闆r，例如，較深入地理解問題可能預(yù)示著一個(gè)不同的過程。這便是基于模型方法所要解決的不足。如果一個(gè)基于知識(shí)的推理程序把分析直接建立在物理系統(tǒng)的特征和功能之上，那么就稱其為基于模型系統(tǒng)?；谀Ｐ偷耐评沓绦蛟谠O(shè)計(jì)和使用中都創(chuàng)建一個(gè)軟件來模擬（經(jīng)常被稱為“定性")要被理解的或修理對(duì)象的功能（當(dāng)然，還有其他類型的基于模型系統(tǒng)，特別是第9章要介紹的基于邏輯的和隨機(jī)的基于模型系統(tǒng))。最早的基于模型推理程序出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代中期，80年代后逐漸成熟（Davis and Ham-scher 1992)。值得注意的有趣的一點(diǎn)是，最早的一些研究是出于教學(xué)目的而創(chuàng)建各種物理設(shè)備(比如電子電路）的軟件模型（ deKleer 1976，Brown et al. 1982)。在這些早期的教學(xué)系統(tǒng)中，設(shè)備或電路的特征說明是以規(guī)則集（例如基爾霍夫定律和歐姆定律）反映的。這些教學(xué)系統(tǒng)既檢驗(yàn)了學(xué)生關(guān)于設(shè)備和電路的知識(shí)，又向?qū)W生傳授了他們可能忽視的知識(shí)。規(guī)則既表示了硬件的功能，同時(shí)又是向?qū)W生傳輸這種知識(shí)的媒介。

基于模型推理程序從這些早期的教學(xué)系統(tǒng)（其任務(wù)既是對(duì)系統(tǒng)的功能建模又是教授這些功能）逐步轉(zhuǎn)向查找故障的系統(tǒng)。在查找物理系統(tǒng)中的故障時(shí)，模型會(huì)產(chǎn)生一系列預(yù)期的行為，然后通過分析預(yù)期行為和觀察到的行為之間的差異來發(fā)現(xiàn)故障。基于模型系統(tǒng)會(huì)告訴用戶:期望行為是什么、觀察情況與期望情況的差異以及系統(tǒng)是如何根據(jù)這些差異推斷故障的。

定性的基于模型推理包括:

1)對(duì)設(shè)備中每個(gè)組件的描述。這些描述可以模擬組件的行為。

2）對(duì)設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)的描述。這些描述通常表示出各個(gè)部件以及它們的互連方式，應(yīng)該具有模擬部件間相互作用的能力。所需內(nèi)部結(jié)構(gòu)知識(shí)的程度依賴于應(yīng)用的深度和預(yù)期診斷的層次。

3）診斷特定問題時(shí)需耍觀察設(shè)備的實(shí)際工作情況，通常是輸入和輸出測(cè)量值。輸人輸出測(cè)量是最容易獲得的，但在實(shí)際過程中，也可能還需要測(cè)量其他指標(biāo)。

四、人工智能模型訓(xùn)練什么樣的數(shù)據(jù)集不適合深度學(xué)習(xí)？

數(shù)據(jù)集太小，數(shù)據(jù)樣本不足時(shí)，深度學(xué)習(xí)相對(duì)其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法，沒有明顯優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)集沒有局部相關(guān)特性，目前深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)比較好的領(lǐng)域主要是圖像/語音/自然語言處理等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域的一個(gè)共性是局部相關(guān)性。圖像中像素組成物體，語音信號(hào)中音位組合成單詞，文本數(shù)據(jù)中單詞組合成句子，這些特征元素的組合一旦被打亂，表示的含義同時(shí)也被改變。對(duì)于沒有這樣的局部相關(guān)性的數(shù)據(jù)集，不適于使用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理。舉個(gè)例子：預(yù)測(cè)一個(gè)人的健康狀況，相關(guān)的參數(shù)會(huì)有年齡、職業(yè)、收入、家庭狀況等各種元素，將這些元素打亂，并不會(huì)影響相關(guān)的結(jié)果。

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