AI如何在您的数据中发现模式和异常

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所属分类:人工智能
摘要

AI的七个模式中使用最广泛的模式之一是“模式和异常”模式。机器学习尤其擅长快速消化大量数据并识别模式或发现数据中的异常或异常。“模式匹配模式”是AI本身似乎经常重复的那些应用之一,这是有充分理由的,因为它具有广泛的适用性。

AI如何在您的数据中发现模式和异常

AI的七个模式中使用最广泛的模式之一是“模式和异常”模式。机器学习尤其擅长快速消化大量数据并识别模式或发现数据中的异常或异常。“模式匹配模式”是AI本身似乎经常重复的那些应用之一,这是有充分理由的,因为它具有广泛的适用性。

AI 的模式和异常模式的目标是使用机器学习和其他认知方法来学习数据中的模式并发现该数据之间的高级连接。目的是确定给定数据点是否适合现有模式,或者它是异常值还是异常值,从而找到适合现有数据的内容和不适合现有数据的内容。作为更广泛使用的模式之一,有许多方法可以应用此模式。

深入研究您的数据

数据是AI的核心,因此计算机擅长识别数据模式也就不足为奇了。无论是行为模式,动作模式,输入模式还是其他模式,人工智能系统都可以快速发现它。使用人工智能来发现模式非常理想,因为人类天生就无法预测。人工智能能够检测出人类甚至可能根本不想寻找的模式。此外,与人类可以处理和分析的数据量有限相比,人工智能能够一次关注更多信息。

机器学习就是关于使用数据并从中学习的知识。这种学习的大部分来自确定数据固有的模式。机器学习不是创建程序来告诉计算机如何处理特定规则,而是通过示例和数据逐步学习系统。通过编程,人类需要设置这些规则。因此,系统受编程可能性的限制。另一方面,机器学习不受此类事物的限制。

在AI的许多应用程序中,您可能希望使用机器来发现模式,或查找数据中的异常和异常值。使用AI进行模式或异常识别的一种广泛实施的示例是欺诈检测。欺诈被简​​单地定义为某人正在做他们不应该做的事情。为了发现欺诈,人工智能可以寻找不遵循应采取的行动的行为。如果这些动作与众不同,则系统可以标记它以供人工检查。

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