数据是人工智能系统学习和改进的基础。通过收集、处理和分析海量数据,AI系统能够不断优化模型参数、提升预测准确率,从而实现智能化决策和应用。因此,数据的质量和数量直接决定了AI系统的性能和效果。 3.2 数据的发展现状与挑战 当前,随着互联网的普及和物...
2017年后,基于自注意力机制的transformer算法架构横空出世,深度学习算法迎来了全新的升级——生成式预训练模型,transformer在以往循环神经网络的基础上,融合了卷积神经网络关注全局数据的思想,能够处理大规模未标注数据,支持自监督学习,使得深度学习中数据的特征表示近乎可以实现“无...
在21世纪的科技浪潮中,人工智能作为引领未来科技发展的关键力量,正以前所未有的速度改变着我们的生活、工作乃至整个社会。AI的发展依赖三大核心引擎:数据、算法和算力。今天将深入探讨这三大引擎的作用、现状及未来趋势。数据:人工智能的燃料 数据是驱动AI技术发展的基础。没有数据的支持,再先进的算法和算力也无法发...
数据挖掘这个词很多时候是和机器学习一起出现,现在网上众人对这两个词的关系说法也是莫衷一是。有的说数据挖掘包含机器学习,有的说机器学习是数据挖掘发展的更高阶段云云。在我看来,数据挖掘和机器学习这样的词汇命名应该是信息科学自然进化和衍生出来的,带有一定的约定俗成的色彩,人们的看法见仁见智也在情理之中...
数据VS算法,究竟谁更有竞争力? 「中国AI公司的优势并不是先进的算法,而是丰富的应用场景和大量的标注数据。正如文章所说:『我们使用的算法中并没有多少内容是地球上随便哪个计算机科学研究生拿不到的。没有中国无与伦比的标注基础设施,这些数据成不了气候。』」 近日,中国科学院大学教授、中科院计算所先进...
一、数据:AI的“燃料” 数据,被誉为人工智能的“血液”或“燃料”,是AI技术发展的基石之首。没有数据,再先进的算法和强大的计算能力也将无的放矢。在人工智能系统中,数据扮演着至关重要的角色,它不仅是模型训练和学习的基础,也是AI系统不断优化、自我进化的源泉。
其次,数据的存储位置,业界预测仍将以集中存储为主,且数据利用公有云存储的比例将逐年提高,如图2、图3所示。以上对于未来数据的趋势,可以总结为:数量持续增长;云端集中存储为主;公有云渗透率持续增长。站在AI技术的角度,可以预期数据量的持续供给是有保证的。另一个方面,AI技术需要的不仅仅是原始数据,很多...
机器学习三要素为:数据(Data)、模型(Model)、算法(Algorithm)。 简而言之,三要素间的关系,可以用一句话来说明: 算法通过在数据上进行运算产生模型 。 那么,我们来具体了解机器学习三要素。 数据(Data) 向量空间模型(VSM) 原始数据(Raw Data)是无法直接用来喂给算法进行计算的,所以,需要构建一个向量空间模型(Vecto...
导读:数据与数据应用中的许多概念彼此有着千丝万缕的联系,同时也有着概念上的偏重与区别,那我们可以先从数据应用领域中的常见概念先聊起。 作者:高扬、卫峥、尹会生 插画设计:万娟 01 什么是数据 数据是什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数...
统计、概率、数据挖掘,这几个词经常伴随出现,尤其是统计和概率两个概念,几乎就像自然界的伴生矿一样分不了家,有很多出版社都出版过叫做《概率统计》的书籍。 我们这本书本身也不准备从学术的角度给统计和概率做严格的区分,在平时工作中我们用的统计大多为计数功能,例如我们在使用EXCEL中也会用到COUNT、SUM、AVERAG...