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南昌达内培训人工智能技术发展都有哪些特点

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2021-10-09 12:56

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习人工智能技术，而今天我们就一起来了解一下，人工智能技术发展都有哪些特点。

南昌达内培训人工智能技术发展都有哪些特点

1、深层强化学习：与环境互动解决业务问题

它是什么：一种通过观察、行动和奖励与环境相互作用来学习的神经网络。深层强化学习(DRL)已经被用来学习游戏策略，比如Atari和Go-包括著名的AlphaGo程序，它击败了人类冠军。

为何重要：DRL是所有学习技术中通用的，因此它可以应用于大多数商业应用中。它需要比其他技术更少的数据来训练它的模型。更值得注意的是，它可以通过模拟来训练，这样就完全不需要有标签的数据了。鉴于这些优点，期望看到更多的业务应用程序DRL与基于Agent的仿真相结合在未来的一年里。

2、生成对抗性网络：配对神经网络促进学习和减轻处理负荷

它是什么：A生成对抗性网络GaN(GaN)是一种无监督的深度学习系统，它是作为两个相互竞争的神经网络来实现的。一个网络，即生成器，创建了与真实数据集完全相同的假数据。二个网络，即鉴别器，接收真实和综合的数据。随着时间的推移，每个网络都在改进，使这对网络能够学习给定数据集的整个分布。

为何重要：GANS为更大范围的无监督任务打开了深度学习的大门，在这些任务中，标签数据并不存在，或者获取起来太昂贵。它们还减少了深层神经网络所需的负载，因为这两个网络分担了负担。预计会有更多的商业应用程序，如网络检测，聘用甘斯。

3、精益和增强数据学习：解决标签数据挑战

它是什么：机器学习(尤其是深入学习)的大挑战是提供大量的标记数据来训练系统。两种广泛的技术可以帮助解决这一问题：(1)合成新的数据;(2)将为一个任务或领域训练的模型转移到另一个任务或领域。技术，如转移学习(将所学到的洞察力从一个任务/领域转移到另一个任务/领域)或一次尝试学习(将学习转移到极致，只有一个或没有相关的例子进行学习)-使他们“精益的数据”学习技术。同样，通过模拟或插值合成新数据有助于获得更多的数据，从而增强现有数据以改进学习。

为何重要：使用这些技术，我们可以解决各种各样的问题，特别是那些历史数据较少的问题。期望看到更多的精益数据和扩展数据，以及应用于广泛业务问题的不同类型的学习。

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