京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在上一篇文章中我们给大家介绍了大众对人工智能的误解的一部分内容呢,那就是人工智能就是机器取代人类。其实这种想法是不对的,人工智能能够给我们带来很大的方便,那么大众对人工智能的误解还有什么呢?下面我们就给大家介绍一下。
很多人看到了人工智能的神奇,以为人工智能是一种十分神秘的事物,其实并不是这样的,现在很多的媒体为了流量故意将人工智能描述为神奇而神秘的东西。其实像Google,Facebook,Apple,Amazon和Microsoft这些公司,它们研发的人工智能是十分神奇的,但是中国的百度、腾讯、阿里巴巴公司也是能够做到这些的,但是用神秘和神奇这两个词来描述人工智能的话,那么就不利于人工智能的发展。很多商业集团要想对人工智能加以使用的话,那么一定要先去了解这些,如果认为人工智能太神奇,很可能就放弃了人工智能的使用。其实,人工智能是数据、数学、模式和迭代。如果我们想要人工智能应用到商业活动中,我们必须更加透明,并解释清楚人工智能的3个互相连锁的关键概念。
首先就是训练数据,训练数据是机器可以用来学习的起始数据集。训练数据有输入值和自带答案的输出值,这样机器学习模型可以从答案中寻找模式。第二就是机器学习,机器学习是软件从训练数据中学习到某种模式,并把它应用到新的输入数据中。机器学习模型可以预测出一个分类,告诉你它对该分类的把握有多大。机器学习的关键特征是,它不是通过固定的规则来学习。因此,当它消化新的数据后,它会调整其规则。第三就人机回圈,人机回圈是人工智能的第三个核心成分。我们不能指望机器学习万无一失。
我们在这篇文章中给大家介绍了大众对人工智能的误区中的一个,那就是认为人工智能是一个十分神奇的东西,其实是对的,但是这样不利于人工智能的发展。一个好的机器学习模型大概只有70%的准确性,因此你需要一个人机回圈流程,当模型的可信度低时,还可以依靠人。因此,别被人工智能的神话愚弄了,人工智能是训练数据加上机器学习加上人机回圈。在此基础上,可以帮助大家对人工智能有一个基本的理解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19