对人工智能发展来说很重要的技术（二）

对人工智能发展来说很重要的技术（二）

关于人工智能现在在日常生活中的参与已经越来越多了，下面就来介绍一些人工智能的核心技术。

1、监督学习

监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一 个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括 回归和分类。

监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。

监督学习在自然语言处理、信息检索、 文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。

2、互联网和云计算

和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因。第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。

这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。

3、无监督学习

无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律， 最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度。

关于这些技术你都了解了吗？返回搜狐，查看更多

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