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人工智能中算法重要還是數(shù)據(jù)重要？
2019-04-22
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現(xiàn)在人工智能的發(fā)展可謂是如火如荼，從而引起了很多人學(xué)習(xí)人工智能的興趣。我們在學(xué)習(xí)人工智能的時候，會接觸到算法和數(shù)據(jù)，而人工智能是由很多算法組成的，因此大家都認(rèn)為在人工智能學(xué)習(xí)中算法是比數(shù)據(jù)重要的，但是事實是這樣的嗎？在這篇文章中我們就給大家解答一下這個問題。


很多關(guān)于人工智能的文獻以及報告都不約而同的偏重于關(guān)注機器學(xué)習(xí)算法，將其視為最重要的部分。主流媒體似乎把算法與人腦等同了。他們似乎在傳達著這樣一個信息，那就是復(fù)雜的算法最終會超越人類的大腦并創(chuàng)造奇跡。當(dāng)然他們還強調(diào)“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“深度學(xué)習(xí)”，以及機器是如何做出決策。這樣的報告使得人們認(rèn)為一個公司要想應(yīng)用人工智能就需要聘請機器學(xué)習(xí)專家來建立完美的算法。但如果一個企業(yè)沒有思考如何獲得高質(zhì)量的算法，即使機器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過大量的特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)之后，仍然會產(chǎn)生一個與期望不匹配的結(jié)果，這樣就嚴(yán)重的影響了人們對人工智能的印象。


當(dāng)然，數(shù)據(jù)的重要性就是上面提到的內(nèi)容，如果沒有數(shù)據(jù)，就好比買了一個沒有電池的手機，而手機的電池適配程度也是不同的，如果沒有合適的電池一樣也不能夠正常工作。在人工智能中，如果給機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，這樣機器學(xué)習(xí)模型就會越準(zhǔn)確。這就像不斷給手機充電，這樣電池的電量利用率會不斷提高。訓(xùn)練數(shù)據(jù)對于機器學(xué)習(xí)模型的重要性比電池和手機重要性更高。所以我們在進行人工智能工作的時候一定要注意其關(guān)鍵所在，那就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量至少是和算法一樣重要的，要確保部署人工智能的計劃和預(yù)算反映這一點。這也是所有企業(yè)和公司需要注意的事情。


在這篇文章中我們給大家介紹了在人工智能中數(shù)據(jù)重要還是算法重要，其實這兩者都是重要的，沒有誰比誰重要的說法。就目前而言，大眾對人工智能的誤解主要就是認(rèn)為算法比數(shù)據(jù)更加重要，所以說，我們要想學(xué)好人工智能，就要好好的對待每一個項目和每一階段的知識。希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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