机器学习 - 传统人工智能

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  简述

  人工智能的旅程始于 1950 年代，当时计算能力还只是今天的一小部分。人工智能从机器做出的预测开始，就像统计学家使用他的计算器进行预测一样。因此，最初的整个人工智能开发主要基于统计技术。

  在本章中，让我们详细讨论这些统计技术是什么。
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  统计技术

  当今 AI 应用程序的开发始于使用古老的传统统计技术。您必须在学校使用直线插值来预测未来值。还有其他几种此类统计技术已成功应用于开发所谓的人工智能程序。我们之所以说“所谓”，是因为我们今天拥有的 AI 程序要复杂得多，并且使用的技术远远超出了早期 AI 程序使用的统计技术。

  此处列出了当时用于开发 AI 应用程序且仍在实践中的一些统计技术示例 -

  • 回归
  • 分类
  • 聚类
  • 概率论
  • 决策树

  在这里，我们仅列出了一些足以让您开始使用 AI 的主要技术，而不会吓到您对 AI 的广泛需求。如果您正在基于有限数据开发 AI 应用程序，您将使用这些统计技术。

  然而，今天的数据是丰富的。分析我们拥有的那种庞大的数据统计技术并没有多大帮助，因为它们本身有一些局限性。因此开发了更先进的方法，例如深度学习，以解决许多复杂的问题。

  随着我们在本教程中的推进，我们将了解什么是机器学习以及它如何用于开发如此复杂的 AI 应用程序。