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人工智能：了解机器学习过程
我们已经进入人工智能加速发展的时代。但是，一个完全智能的生物，其电子大脑可以完全参与使用公平的道德判断来解决复杂的认知问题，仍然超出了我们的能力。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）我们已经进入人工智能加速发展的时代。但是，一个完全智能的生物，其电子大脑可以完全参与使用公平的道德判断来解决复杂的认知问题，仍然超出了我们的能力。
不幸的是，今天的事件让人们对人工智能的未来产生了可怕的愿景。研究人工智能的内部运作方式是消除这些恐惧的一剂良药。
人工智能的基础在于机器学习领域，这是一种优雅且广泛使用的工具。但要理解机器学习的含义，我们需要考虑其优势如何绝对大于其劣势。
数据是AI的基础
数据是AI的基础机器学习允许计算机分析数据以使用算法解决特定问题。例如，在手写识别中，分类算法用于根据某人的笔迹来区分书写内容。机器学习的目的是在混乱的大数据集中找到隐藏的模式和相关性，以开发可以预测行为的模型。
数据有两个关键元素——模式和特征。第一个代表组中的各个元素，最后一个代表它们的共同特征。
以社交媒体为例。用户操作可以表示为特征。例如，Facebook 使用“喜欢”的各个方面（因用户而异）作为针对用户的广告的重要特征。
在社交媒体之外，工业流程中的自动化系统可以作为监控整个流程工作时间的工具。所有这些决策都依赖于机器统计处理数据并教导它们在战略性评估信息时做出预测。这就是机器学习。
以人类智能为起点