人工智能和算法的关系（人工智能和算法的关系是）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能和算法的关系的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？

• 2、人工智能算法是什么？

• 3、人工智能算法简介

• 4、物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？

一、何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？

随着计算机的快速发展，人工智能越来越火。我们每个人都时不时的听到人工智能，但是人工智能到底是什么？它和机器学习和深度学习到底是什么关系？

一、人工智能（ArtificialIntelligence）

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是一个系统，它可以在系统内部运行，使机器具有执行任务的逻辑能力。人工智能，旨在创造出能像人类一样工作和反应的智能机器。

二、机器学习（machinelearning）——一种实现人工智能的方法

机器学习（machinelearning），机器学习可以被定义为人工智能的一个分支或人工智能的具体应用。在机器学习中，机器具有独立学习的能力，不需要显式编程。这可以让应用程序根据实时场景中的数据进行自我调整。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

三、深度学习（deeplearning）——一种实现机器学习的技术

一种基于神经网络的学习方法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。

为了更好理解，笔者画了下图来表述它们之间关系。

人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是子类和父类的关系。

二、人工智能算法是什么？

人工智能算法主要是机器学习的算法

积极学习是一种通过数据来调优模型的方法论，模型的精度达到可以使用了，那么他就能够完成一些预判的任务，很多现实问题都可以转化成一个一个的预判类型

人工智能算法，尤其是深度学习，需要大量的数据，算法其实就是模型

三、人工智能算法简介

人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？

一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。

常见的监督学习算法包含以下几类：

（1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。

（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）

贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。

（3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。

（4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）

线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。

常见的无监督学习类算法包括：

（1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。

（2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。

（3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。

（4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。

（5）异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常见的半监督学习类算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。

常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。

常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种。

1.二分类（Two-class Classification）

（1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。

（2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。

（3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。

（4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。

（6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景

（7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。

（8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。

（9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。

常用的算法：

（1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。

（2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

（3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。

（4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。

（5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。

回归

回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有：

（1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。

（2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。

（3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。

（4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。

（5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。

（6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

（7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。

（8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。

聚类

聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。

（1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。

（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。

（3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。

（4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。

异常检测

异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。

异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：

（1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。

（2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。

常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（Inductive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transductive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。

算法的适用场景：

需要考虑的因素有：

（1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点

（2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？

（3）可以接受的计算时间是什么？

（4）算法精度要求有多高？

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原文链接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

四、物联网、大数据、云计算、人工智能之间的关系如何？

1.物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统

2.云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络操作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。

3.大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网云脑产生智慧智能的基础。

4.人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网云脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。

5.工业4.0和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统，这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。

6.智能驾驶，云机器人，无人机，3D打印本质上是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分，他们通过延展运动和机械操作，帮助人类完成对世界更强有力的探索和改造。

7.边缘计算本质是互联网云脑神经末梢的发育和成长，人工智能技术不但应用在中枢神经系统中的大数据，神经元网络中，也分布到神经系统的末梢。让互联网云脑的感觉神经系统，运动神经系统的末梢控制变得更为智能和健壮。

8.移动互联网本质是互联网云脑神经纤维种类的丰富，让互联网用户更便捷，更不受地域限制的链接到互联网云脑中。

9。大社交网络（Big Sns)是互联网云脑神经元网络，也是互联网云脑最重要的部分。它由互联网传统社交网络Facebook，微信，微博发育而成，从链接人与人，发展到链接人与物，物与物，甚至包括链接人工智能软件系统

10.云反射弧（Cloud reflex arcs)是互联网云脑最重要的神经活动现象，与人类神经系统相仿，也包含感受器、传入神经纤维、神经中枢、传出神经纤维和效应器。是互联网云脑智能智慧与现实世界互动的重要运行动作。它的种类有7种。将在以后的文章中专门介绍。

11.智慧城市本质是互联网云脑与具体的地域结合的结果，是互联网云脑的缩小版应用，智慧城市的建设，从互联网云脑的架构看，需要关注城市居民，单位，机构，企业建设统一的神经元网络（大社交）的情况，也要关注城市的云反射弧的反应速度和健壮情况，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。

以上就是关于人工智能和算法的关系相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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