自从人脱离了动物，产生智能以来，人就不断地试图理解我们的智能本身。以我有限的认识来看，以目前的科技我们还远远未能理解自身的智能的行为和产生的原理。 但是，这不妨碍我们发展人工智能（AI）。...人工智能不仅这门学科试图理解智能本身，更试图制造智能体（Agent）。...根据《人工智能：一种现代方法》作者的定义，目前的关于人工智能研究可分为四类。...：通过认知科学研究人的心理模型，用计算机模型尝试去模拟人的心理模型，属于人工智能的认知科学流派。...合理的思考：尝试运用逻辑学的严格定义来定义万物对象和对象之间的关系，进而创建智能系统，属于人工智能的逻辑主义流派。缺点就是，有些知识难以用逻辑表示，如“爱”之类的。
在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。...人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。...以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。...加涅的认知学习结果分类 加涅将可能的学习结果分为五类：陈述性知识、智慧技能、认知策略、动作技能和态度，每一种分类又可以分为不同的亚类。...认知目标分类二维模型 在总结以上专家对于知识的分类方式后，这里将最具权威的修订布鲁姆教育目标分类学作为本文的主要研究分类，并以此作为元知识的分类方式。
参考链接： 人工智能的类型 前言： 刚上大学的时候，每每学习一个新的课程，总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现，学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。...所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的： 强人工智能 & 弱人工智能： >> 强人工智能：指能制造出真正地推理和解决问题的智能机器。...目前人工智能的现状是：强人工智能很弱、弱人工智能很强。弱人工智能已经强大到可以替代许多的岗位，深圳法庭已经开始试用智能语音识别做庭审的发言记录，医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。...回归预测 & 分类预测 再再说白了，现在人工智能所完成的很多工作，就是通过数据分析做出最合理的预测，由预测的输出类型，可以分为： 回归预测、分类预测、聚类预测 >> 回归预测：预测数据为连续性数据。...比如：预测第二天的股价是多少（契合国情，可能应该预测跌多少） >> 分类预测：预测数据为类别型数据，并且类别已知。定性输出，定性输出。
人工智能任务的分类 邓范鑫 为了实现AI-Complete(AI-Hard，AI完全)问题，我们需要一些测量方法，最著名的测量方法当属图灵测试。...在人工智能学科的讨论中，一般的研究者会大家的研究领域专注各子类任务上，而这些分类，有的是关于的智能实现的机制，有的是智能行为的表现，不一而足，如运动与控制、自然语言处理、感知（语音识别、面部识别、对象识别...一、资料整理 为了完成本次分类，我从四个方面进行了借鉴和梳理：从动物到人类的智力演化和差别（进化角度），人类从婴儿到成人的智力发育过程（发育角度）， 人类活动和人工智能研究目标分类。...，大致分类如下： 【常识】 常识是目前人工智能领域最难攻克的领域，其实实现难度虽然很大，但是对人类来说，却极为简单。...【军事】 ，，等等 1.4 人工智能的研究对象分类 【运动与控制】 可调控控制技术、增强学习、随机输出 【自然语言处理】 声音的特征发现
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（29）---《人工智能分类算法优缺点比较》 人工智能分类算法优缺点比较 1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点：...三、分类决策存在错误率 7 Adaboosting方法的优点 一、adaboost是一种有很高精度的分类器。...二、可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。 三、当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。...8 Rocchio的优点 Rocchio算法的突出优点是容易实现，计算（训练和分类）特别简单，它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而实用的分类系统很少采用这种算法解决具体的分类问题
人工智能的分类 人工智能按照不同的用途可以分为三大类：按照智能水平、按照技术类型、按照应用领域。...按照技术类型分类 人工智能按照技术实现分类，可以分类以下四类： 机器学习（machine learning）：通过对大量数据进行学习和分析，实现对未知数据的预测和分类。...按应用领域分类 智能机器人：通过人工智能技术实现机器人的自主决策和行动能力，能够完成清洁、搬运等简单任务，并在未来有望应用到更多复杂的工作场景中。...按智能水平分类 弱人工智能：又称窄人工智能或狭义人工智能，是指只能执行特定任务的人工智能系统。这类系统通常针对特定问题或领域进行优化，缺乏跨领域学习和适应的能力。...机器学习：作为人工智能的一个核心子领域，研究如何让计算机从数据中学习，并自动地改进其性能，以完成预测、分类、聚类等任务。
capsnet的机器学习架构，这是一种经过培训的多层方法，在目前流行的基准上实现了最先进的图像分类性能。...在他们工作的后续行动中，辛顿、萨博和牛津机器人研究所的研究人员详细介绍了胶囊网络的一个版本，该版本在无人监督的分类任务中优于当前领先的算法。...他们的工作内容在arxiv.org上发表的一篇论文（“堆叠胶囊自动编码器”）中进行了描述。 胶囊系统通过几何地解释其相互关联部分的有组织的集合来理解对象。...但是在涉及胶囊的情况下，权重是根据前一层函数预测下一层输出的能力动态计算的。 Hinton及其同事最近的研究工作是研究一种神经编码器，它可以观察图像样本，并试图推断出物体的存在和姿态。...它由一个解码器训练，该解码器使用混合的姿态预测来预测已经发现的图像部分（由自动编码器分割）的姿态，并将每个图像像素建模为转换后的部分。
导读：中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。近日，《互联网周刊》发布“2019中国人工智能分类榜”，榜单中包括各领域企业的排名情况，也包括各高校人工智能学院、研究院、实验室的排名情况。...几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。 很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。...这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！ ? 01 人工智能标志着第四次工业革命 按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。...而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。 ?...04 结语 在如此大规模的支持下，人工智能产业不仅已经成为新的经济增长点，人工智能技术应用也成为改善民生的新途径，人工智能时代即将来临。中华民族伟大复兴的历史使命，正在变成壮丽的现实图景。
接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。...在 MobileNet 预测的基础上添加一个自定义的分类器 现在，让我们把它变得更加实用。我们使用网络摄像头动态创建一个自定义的 3 对象的分类器。...我们将通过 MobileNet 进行分类，但这次我们将使用特定网络摄像头图像在模型的内部表示（激活值）来进行分类。...在 index.html 的 标签的末尾添加 KNN 分类器的导入（你仍然需要 MobileNet，所以不要删除它的导入）： <script src="https://unpkg.com/...结语 我们在这里主要是加载并运行一个名为 MobileNet 的流行的预训练模型从而实现在浏览器中的图像分类问题。
一、引言 文本分类作为人工智能领域的一个重要分支，其价值和影响力已经深入到我们日常生活的各个角落。在这个数据驱动的时代，文本分类不仅是机器学习和深度学习技术的集中展示，更是智能化应用的基础。...文本分类的重要性 文本分类的核心是将文本数据按照其含义或属性分配到预定义的类别中。这听起来简单，但在实际操作中却极具挑战性。为什么文本分类如此重要？...二、文本分类基础 文本分类是人工智能和自然语言处理（NLP）领域的一个核心任务，涉及到理解和处理自然语言文本，将其分类到预定义的类别中。这一任务的基础是理解文本的含义，并据此做出决策。...我们的目的是为读者提供一个从基础到前沿的知识架构，帮助他们深入理解文本分类在人工智能领域的重要地位和发展趋势。 技术融合的重要性：文本分类的进步不仅仅源于单一技术的突破，而是多种技术的融合与创新。...在文本分类的未来发展中，我们预计将看到更多的技术创新和应用探索。这不仅会推动人工智能领域的进步，也将在更广泛的领域产生深远的影响。
【新智元导读】本文作者基于深度学习提出人工智能的五大分类：1.仅分类（C）；2.记忆分类（CM）；3.知识分类（CK）；4.不完全知识分类（CIK）；5.协同不完全知识分类（CCIK），希望能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段...（文／）Arend Hintze 曾把人工智能分为以下四个类型： 反应机器：是最基本的 AI 类型，它们无法形成记忆，也无法利用过去的经验来做决策。在设计好的任务之外，它们无法起作用。...这个分类试图将“狭义AI”分成3类，让我们对不同的AI实现间的区别有更多概念。我对这个分类的保留意见是，它们似乎来自一种 GOFAI（有效的老式人工智能）的基调。...此外，从“有限的记忆”到“心理理论”的跳跃也似乎太大了。 因此，我想更针对深度学习领域提出我对人工智能的分类，而且我的分类更实用，对业者来说更有帮助。...这个分类能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段，以及我们最终能到达哪里。
随机森林作为一种典型的Bagging集成算法，其所有基评估器都是决策树，由分类树组成的森林叫做随机森林分类器，而由回归树构成的森林叫做随机森林回归器。...二、随机森林分类算法函数 2.1 基于sklearn的随机森林分类算法实现示例 sklearn中的随机森林分类算法API为sklearn.ensemble.RandomForestClassifier，...1e-3 # 信息增益的大小 ) 通过sklearn库可以很容易地实现随机森林分类算法，首先给出一个随机森林分类算法实现示例，可以结合2.2 随机森林分类函数的重要参数与2.3 随机森林分类函数的重要属性与接口两个部分理解代码...2.2 随机森林分类函数的重要参数 sklearn中随机森林分类算法API的主要参数包括两类：基评估器的参数与集成评估器参数。 1....四、随机森林的分类算法实现实例——基于乳腺癌数据集 基于乳腺癌数据集的随机森林的分类算法的实现主要包括如下几个步骤： (1) 导入必要的库与数据集； (2) 随机森林分类模型的实例化、模型训练及决策树数量
在当今人工智能蓬勃发展的时代，数据成为了驱动技术进步的核心要素。随着数据采集和存储技术的飞速发展，我们所面临的数据量不仅日益庞大，其维度也愈发复杂。...以图像分类任务为例，假设我们要对水果图像进行分类，包括苹果、橙子、香蕉等。在高维空间中，这些水果图像的特征可能相互交织，难以准确区分。...过滤噪声与冗余信息：在高维数据中，常常混杂着大量的噪声和冗余特征。这些噪声和冗余信息不仅会增加计算的复杂度和成本，还会对分类器的判断产生干扰，导致分类性能下降。...线性判别分析（LDA）凭借其独特的原理和卓越的性能，在人工智能降维与分类任务中占据着不可或缺的地位。...通过深入理解其工作机制，我们能够充分发挥LDA的优势，将其广泛应用于各个领域，有效解决高维数据带来的挑战，提升分类性能，为人工智能技术的进一步发展和应用开辟更加广阔的道路。
你似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。...所以除非你相信事件具有终结者般的转折，你可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。...人工智能主要有三个分支： ◆ ◆ ◆ 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。...现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。...人工智能通过在其上使用的数据规模来生存和改进，这意味着不但我们能够随着时间的推移看到更好的人工智能，而且它们的发展将会围绕着那些可以挖掘最大数据集的组织。
对于初学者我们的重点可以先放在结合决策树的基本原理的基础上，学会对这些接口的灵活应用，本文以分类决策树为例进行介绍。...仅需要三行代码就可以简单的实现分类决策树模型的构建： clf = DecisionTreeClassifier() # 分类决策树模型实例化 clf.fit(X_train, y_train)...# 使用训练集进行模型训练 score = clf.score(X_test, y_test) # 测试模型在数据集上的性能表现 # 查看分类决策树预测结果 print("分类决策树在测试集上的分类精度...:", score) 代码执行结果如下图所示： 由此可见，使用sklearn默认参数的分类决策树分类精度高达90.7%。...需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件，具体配置方法可以自行百度，我前面写了一篇文章可供参考Python人工智能：Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介。
共计覆盖32万个模型 今天介绍Audio音频的第一篇，音频分类（audio-classification），在huggingface库内共有2500个音频分类模型。...二、音频分类（audio-classification） 2.1 概述 音频分类，顾名思义就是将音频打标签或分配类别的任务。...主要应用场景有语音情绪分类、语音命令分类、说话人分类、音乐风格判别、语言判别等。...2.2 技术原理 音频分类，主要思想就是将音频的音谱切分成25ms-60ms的片段，通过CNN等卷积神经网络模型提取特征并进行embedding化，基于transformer与文本类别对齐训练。...模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行音频分类推理，应用于音频情感识别、音乐曲风判断等业务场景。
二、令牌分类（token-classification） 2.1 概述 标记分类是一种自然语言理解任务，其中为文本中的某些标记分配标签。...一些流行的标记分类子任务是命名实体识别 (NER) 和词性 (PoS) 标记。...通过这种方式，模型可以学习 100 种语言的内部表征，然后可以使用这些表征提取对下游任务有用的特征：例如，如果您有一个带标签的句子数据集，则可以使用 XLM-RoBERTa 模型生成的特征作为输入来训练标准分类器...2.3.3 pipeline返回参数 word ( str) — 分类的标记/单词。这是通过解码选定的标记获得的。...pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的令牌分类（token-classification）模型。
1、https://ai.baidu.com/easydl/nlp/ 2、创建模型 3、创建数据集 4、训练模型 5、部署 6、难点在获取： 通过API Key和Secret Key获取的access_token
共计覆盖32万个模型 今天介绍CV计算机视觉的第二篇，图像分类（image-classification），在huggingface库内有1.3万个图像分类模型。...二、图像分类（image-classification） 2.1 概述 图像分类，顾名思义就是将图片分类的模型，给定图片，返回对应的类别概率值，在计算机视觉CV领域模型最多，应用也最广泛，主要应用场景比如人脸识别...2.2 技术原理 以google在2021年6月3日发布的Vision Transformer (ViT)为例，传统的图片识别通过CNN卷机神经网络提取图片信息，ViT将Transformer技术应用到图片分类上...分辨率为16*16），对每个图片块进行线性嵌入添加位置信息，通过喂入一个标准的transfromer encoder结构进行特征交叉后，送入到MLP层，通过增加额外的分类标记构建分类任务，完成网络构造。...pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用计算机视觉中的图像分类（image-classification）模型。
可以用来做悬浮控件(该事件中将控件的Top属性设为一确定值)。 Anchors：可视控件的边界，在窗体大小变化时设置控件与窗体的某边距离不变。...创建二级菜单：右键，CreateSubMenu 在菜单Caption中的字母前加 & 字符，使得该字母为该菜单的加速键。...TPopupMenu 创建完弹出菜单按钮和事件后，将需要该菜单的控件的PopupMenu事件绑定该菜单 。...：TabSheet返回的父类 PageIndex： sheet的序号 TabIndex：返回可见页的序号 TabVisible：当前页是否可见 TToolBar 右键可选添加按钮，分隔符 Grouped...Flat：是否鼠标在突起显示，或作为普通按钮 Images：按钮的图像列表 DisableImages：按钮被禁用时的图像列表 HotImages：鼠标指向该按钮时的图像列表 ImageIndex：确定按钮显示的图像序号
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
