了解AI的识别模式

  • A+
所属分类:人工智能
摘要

在代表AI实现方式的7种AI模式中,最常见的一种就是识别模式。AI识别模式的主要思想是,我们正在使用机器学习和认知技术来帮助识别非结构化数据并将其分类为特定的分类。非结构化数据可以是图像,视频,文本,甚至是定量数据。这种模式的强大之处在于,我们使机器能够轻松地完成大脑似乎可以做的事情:确定我们在周围现实世界中所感知的事物。

了解AI的识别模式
在代表AI实现方式的7种AI模式中,最常见的一种就是识别模式。AI识别模式的主要思想是,我们正在使用机器学习和认知技术来帮助识别非结构化数据并将其分类为特定的分类。非结构化数据可以是图像,视频,文本,甚至是定量数据。这种模式的强大之处在于,我们使机器能够轻松地完成大脑似乎可以做的事情:确定我们在周围现实世界中所感知的事物。

识别模式值得注意,因为它主要是解决图像识别挑战的尝试,引起了人们对AI深度学习方法的浓厚兴趣,并帮助掀起了最新一波AI投资和兴趣热潮。但是,识别模式不仅限于图像识别。实际上,我们可以使用机器学习来识别和理解图像,声音,手写,项目,面部和手势。目的是让机器识别和理解非结构化数据。由于AI的广泛应用,其识别模式是AI解决方案的重要组成部分。

结构化数据和非结构化数据之间的区别在于,结构化数据已经被标记并且易于解释,但是非结构化数据是大多数实体奋斗的地方。组织中多达90%的数据是非结构化数据。对于企业而言,有必要能够理解这一点并解释这些数据,这就是AI介入的地方。尽管我们可以使用现有的查询技术和信息系统从结构化数据中收集分析价值,但是将这些方法与非结构化数据一起使用要困难得多数据。这就是将机器学习应用于此类问题时使其成为强大工具的原因。

机器学习具有识别或匹配在数据中看到的模式的强大能力。具体来说,我们使用监督学习方法对这种模式进行机器学习。通过监督学习,我们使用标记良好的培训数据来教计算机将输入分类为一组确定的类别。该算法会反复显示数据,并使用该数据和训练标签来训练神经网络,以将数据准确地分类到那些类别中。该系统正在这些图像之间建立神经连接,并反复显示该图像一遍又一遍或相似的图像,其目标是最终使计算机根据训练而识别图像中的内容。当然,这些识别系统高度依赖于高质量,标记良好的数据,代表所得模型将在现实世界中公开的数据种类。在这类系统中,垃圾大量涌入。

识别模式的许多应用

识别模式的主要目标是使机器系统能够从本质上查看非结构化数据,对其进行分类,对其进行分类,以及以其他方式理解未开发价值的“斑点”。从医学成像到自动驾驶汽车,从手写识别到面部识别,语音和语音识别,甚至在视频和所有类型的数据中识别最详细的事物,这种模式的应用都可以在广泛的应用中看到。自动驾驶汽车。启用了机器学习的识别功能为安全和监视系统增加了强大的功能,具有观察多个同步视频流并识别诸如货车或什至在一天中特定时间不在的人员之类的功能。

发表评论

您必须才能发表评论!