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人工智能技术架构中的技术方向层
把原始数据从各种数据源导入到数据湖，进行数据拆分、清洗等数据预处理工作；
把数据交给AI训练集群通过机器学习神经算法框架进行训练；
训练完成后就可以把得到的最优参数设置模型，进行人工智能应用的部署；
最后把机器学习的数据进行归档。
人工智能技术架构中的技术层位于基础层之上，提供了各种人工智能技术和算法，用于处理和分析数据，并提取有用的信息和知识。主要包括AI框架、AI算法和应用算法。
AI框架是实现人工智能业务的软件基础框架，其利用AI算法完成整体业务框架的搭建，有完全开源的基础框架，如TensorFlow、PyTorch、Transformer、GLM等；也有不开源私有的AI开发框架，如Caffe、CNTK；还有一些半开源的AI框架，就是部分开源。
AI算法就是能够具体实现人工智能业务的数据计算方法，如机器学习算法、深度学习算法、携册人工神经网络算法等等，和AI框架共同完成了对数据的训练、优化和推理等任务。
AI应用算法是基于AI框架和算法之上的涉及具体应用领域的业务计算，涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
人工智能的4种方法
1、像人一样行动：当计算机完全像人一样行动时，很难通过使用自然语言处理、机器学习和自动推理等技术来区分两者。图灵测试被称为一辩伍宏种模仿游戏，在没有人为干预的情况下，它可以控制一台机器模仿人类的行为。
2、像人一样思考：计算机像人一样思考，执行通常需要人类智能才能完成的任务，比如驾驶汽车。认知建模方法是基于三种技术——内省、心理测试和脑成像。这种人性化的思维也被用于心理学和医疗保健领域。
3、理性思考：一个人被认为是理性的（理性的，明智的，有良好的判断力），计算机根据记录的行为理性地思考，并解决问题。换句话说，抽象问题与实际问题的处理方式是完全不同的，计算机借助这种理性思维来执行。
4、理性行为：在不确定或复杂情况下橘丛研究人类的行为完全依赖于理性行为体。与理性思维一样，行动取决于条件、环境因素和现有数据。它通常依赖于黑盒或工程方法来完成目标。
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评论列表（4条）
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