人工智能中的过程学习

引言

人工智能（AI）是基于设计能够像人类一样工作的机器的计算机科学分支或类别。过程学习包括决策、解决问题、从经验中学习、语言理解和感知。AI系统在给定的一段时间内进行学习，并且不同的学习过程可以促进系统整体性能的提高。

在AI中，学习主要源于机器学习（ML），它是AI的一个子集，用于训练设备从数据中学习模式。这涉及到对大型数据集重复使用模型，以及模型在接收输入后进行预测或决策。学习可以分为监督学习（训练数据有标签）、无监督学习（训练数据无标签）和强化学习（模型通过与环境交互来学习）。

拥有许多层的神经网络构成了深度学习，它是机器学习的一个分支。随着强大的计算能力和海量数据的可用性，这种学习算法已经扩展到几乎所有行业和运营领域，成为技术和行业演进的驱动力，包括医疗保健和金融、汽车和自动驾驶汽车以及自然语言处理等领域。

数据在AI学习中的作用

数据是学习过程的基础

对于人工智能中的机器学习模型来说，数据成为最重要的训练工具。这意味着，为了让模型学习并做出准确的预测，数据的质量、数量和相关性决定了模型的性能。如果没有数据，机器学习算法就无法通过识别模式和关联来指导决策。

训练与验证

在监督学习中，一部分包含标签数据的数据集被用来让模型学习如何做出预测。这些训练数据有助于模型对输入和预期输出之间的关系进行表征和理解。一方面，我们有验证数据集；另一方面，我们有测试数据集来更好地评估模型的性能，并将其泛化到新的、未见过的数据上。

特征工程与选择

创建新的必要属性，并从原始数据集中选择特定类型的最佳变量以获得更好的结果。数据在特征工程中也占据核心地位，选择最佳特征可以提高模型的准确性。它们通过作为数据工具，使从业者更容易过滤掉简单变量，从而提高模型性能。

模型准确性与过拟合

最显著、最复杂的数据集有助于在人工智能中创建更好的模型。然而，使用不足或刻板的数据来开发模型同样是错误的，因为这些模型会导致过拟合，即模型记住了训练数据中的模式，但无法识别新的模式。当数据集未能正确平衡时，过拟合会严重影响模型的性能。

持续学习与创新

AI模型通过数据不断训练，并通过学习关联新信息。例如，在强化学习中，数据被用于通过试错来训练代理，其中来自环境的反馈是关于奖励或惩罚。AI系统可以从新数据中学习，新数据的收集和处理表明AI可以是一个自适应系统。

AI中的学习算法

监督式学习

当有分类数据集时，监督学习算法就能发挥作用。也就是说，每个输入都有一个相关的输出或结果。在训练阶段执行此过程时，它会找到一个模式并预测新输入的正确结果。线性模型包括线性回归，这是最简单的模型；逻辑回归，适用于二元分类；支持向量机（SVM），适用于高维空间。这些算法广泛应用于模型分类和回归。

无监督式学习

在这种情况下，算法在没有对提供给它数据进行分类的情况下进行学习。系统试图识别数据中隐藏的某种结构或形式。后者类型更受欢迎，因为标准的无监督学习技术是K均值聚类和主成分分析（PCA）。它们应用于异常检测、市场细分、数据压缩等。

强化学习 (RL)

强化学习算法通过代理根据环境做出选择，并根据这些选择的结果获得奖励或惩罚。这意味着目标是通过试错来优化总奖励。RL被用于机器人技术、游戏（如AlphaGo）和自动驾驶汽车。这些算法类别包括Q学习和深度Q网络（DQN）。

半监督学习

半监督学习与监督学习和无监督学习有所区别。它用于存在大量未标记数据但只有少量标记数据的情况下。在这里，利用未标记数据中的结构来提高分类器的学习准确性。主要用于标记大量数据集耗时或成本高昂的情况，这在图像识别中很常见。

深度学习

深度学习是指具有许多层（深度网络）的神经网络的机器学习。这些模型非常擅长从原始数据（如图像/音频）中提取特征。CNN用于图像，RNN用于序列数据（如听觉、语音或文本）。因此，深度学习在汽车自动化和语言翻译等多个AI领域取得了根本性的新成果。

迁移学习

迁移学习是一种方法，它允许人们将从一项任务中获得的知识用于其他相关任务。在AI中，当我们在某个特定任务上数据很少，但在相关任务上有充足数据时，这一点尤其有用。例如，就像数字数据集一样，一个用海量图像数据库构建的深度学习模型可以适应识别给定对象，而使用数量更多但数据库较小的资源，在更短的时间内以更高的准确性完成。

训练模型

数据收集与准备

识别出数据采集是AI模型训练的第一步。这些数据可以是表格形式的数据，如电子表格，文本数据，甚至包含图像的磁盘。对已分析数据进行的统计预处理包括清理数据集、检查缺失值以及对数据进行归一化或标准化。它还将大数据框架划分为训练、验证和测试集，以确保模型不会最优地处理新样本数据。

模型选择

下一步是为我们的任务选择最佳算法或模型。这个决定取决于所要解决问题的性质；是分类、回归还是聚类问题？你处理的是哪种数据类型——图像、文本还是数值？常见的模型包括伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、决策树、通常称为SVM的支持向量机以及神经网络。合适的模型使它们能够开发数据模式并学习数据中的关系。

训练模型

在这个阶段，模型开始从训练数据中做出决策，并利用输入来调整其参数以响应。在监督学习中，这包括使用算法试图区分的训练数据，并将其预测与实际类别标签进行比较。在训练过程中，需要对学习率、样本数和周期数等超参数进行微调。

模型评估与检验

之后，使用验证集来验证训练模型的准确性、精度和其他参数。通过使用此表，可以检测过拟合或欠拟合问题。在测试过程中，使用k折交叉验证等交叉验证技术来评估模型的性能，并避免在测试期间产生预判。

微调与优化

之后，对我们开发的模型进行评估，并进行微调以获得更好的结果。这些实践包括调整与神经网络相关的超参数，应用某种形式的正则化，或使用更有效的数学技术（如梯度下降）来优化过程。目的是进行更改和修改，以更好地优化对现实世界问题的预测。

学习过程中的挑战

数据质量和可用性

AI模型需要高质量的带标签数据作为模型运行的路径。然而，获取干净、无偏见且全面的数据集有时会很困难。不完整或有噪声、不足的数据可能导致模型性能不理想或产生固有偏差，从而无法确保在医疗保健和金融等更高级领域获得适当的性能和有意义的预测。

过拟合和欠拟合

在此背景下，“过拟合”一词描述了模型学习了训练数据中的噪声，从而在新数据集上表现不佳的情况。另一方面，“欠拟合”涉及设置一个过于简单的模型，以至于它无法捕捉数据集的全部复杂性。这两个问题都很棘手，需要对超参数进行高度调整，并需要广泛的正则化来防止复杂模型过拟合。

可解释性与透明度之间

大多数AI模型，特别是深度学习网络，是黑箱系统，这使得决策过程复杂化。这些问题包括不透明性，这在诸如诊断或其他对模型透明度至关重要的领域等高风险领域可能是一个大问题。

计算复杂性

他们发现深度学习模型需要大量计算才能训练。因此，训练可能需要很长时间并消耗大量资源，尤其是在处理大型数据集或复杂模型时。由于计算限制，这可能成为在应用中使用人工智能的限制，尤其是对于小型组织的大型应用。

未来趋势

FL用于数据隐私

由于能够在不直接使用的情况下对分散式数据进行模型训练，联邦学习正成为AI的主要支柱之一。这使得工作具有隐私性，并且在当今世界中是理想的选择。GDPR等更高的纪律标准不会被违反。这有利于所提出的方法，因为在用户设备上本地训练算法，并且仅聚合结果可以减少数据泄露的发生，同时增强AI的个性化。

自监督学习

自监督学习正作为一种所需标记数据量最少 Thus, it is highly recommended to utilize this approach. 的学习类型出现。这个过程需要原始数据而无需标记，模型可以通过构建训练集来学习。人们相信，这些方法将在NLP和计算机视觉等不太庞大的学科中继续占主导地位，从而将规模扩大到更广泛的AI干预。

AI驱动的可解释模型

人工智能（AI）的可解释性将使AI系统更加合理和易于理解。新的学习模型将包含解释决策过程的方法。这在医疗保健等行业尤为重要，在这些行业中，在决策过程中信任人工智能的能力对于诊断或解决方案规划至关重要。

持续、永无止境的学习

在下一代AI中，各种模型将包含持续学习功能，使模型能够捕获新数据进行更新。与导致高计算成本的传统再训练相比，这种方法允许AI在不丢失先前学习到的信息的情况下，对不断变化的环境保持响应。

量子计算

量子学习有望通过改进的计算输入来改变人工智能。将量子算法与机器学习概念相结合，可能会改进优化、加密和分子建模，并促进科学发展。

边缘AI的实时学习

边缘机器学习正朝着在设备上进行实时处理发展，而不是始终依赖云服务器。这将改进自动驾驶汽车和物联网等对延迟敏感的应用。近端计算解决了延迟和能源效率问题，并通过在边缘AI中本地处理数据来保护数据隐私。

AutoML实现AI的民主化

AutoML旨在自动化创建AI的过程；它包括特征选择、模型选择和超参数优化等任务。这一趋势倾向于将AI开发带给大众，并使没有机器学习密集背景知识的组织和个人能够轻松开发人工智能。行业专家认为，AutoML解决方案将成为中小型组织中AI的主要驱动力。

结论

总之，人工智能中的过程学习是一个复杂的过程，它旨在收集数据、选择正确的算法来处理、并调整模型。这突显了AI系统在使用高质量数据、选择适当的学习方法以及定期更新模型以获得正确结果的重要性。然而，模型过拟合、数据问题和计算限制等问题阻碍了这一过程。然而，使用AI学习的新方法不断挑战社会和行业在医疗保健和自主系统等领域，并在AI推动和改变我们环境的能力方面取得了持续的突破。