16、人工智能技术：ANN与SVM的深度解析

人工智能技术：ANN与SVM的深度解析

1. 人工智能的应用领域与经典领域概述

人工智能在多个领域有着广泛的应用，常见的应用领域包括：
- 医疗保健：助力疾病诊断、治疗方案制定等。
- 电子邮件垃圾邮件过滤：有效识别和拦截垃圾邮件。

经典的人工智能领域涵盖以下方面：
- 学习 ：包含监督学习和无监督学习，概率模型如期望最大化算法也有所涉及，强化学习是当前热门话题。强化学习通过对智能体的行为进行奖励或惩罚，使智能体学会最大化奖励，例如用于学习玩视频游戏。
- 问题解决 ：从运筹学领域引入，也称为规范分析，其重要工具是优化。机器学习算法也遵循优化原则，但问题解决算法更适合进行最优决策，力求找到最佳答案（全局最优），不过由于复杂性，有时需进行局部搜索。像国际象棋等游戏的人工智能会使用对抗搜索。
- 不确定性推理 ：在现实世界中经常出现，利用概率概念进行明智决策，例如贝叶斯网络、隐马尔可夫模型（HMM）、卡尔曼滤波器和效用函数等。
- 通信、感知和行动 ：自然语言处理是其中突出的话题，如ChatGPT引擎可辅助写作和编码。机器人技术在工业中也经常被使用。
- 知识、推理和规划 ：包括逻辑（简单规则和含义）、逻辑智能体、规划图和分层规划等主题。

2. 学习：ANN与SVM的对比

为了比较人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），我们先回顾一下统计学习的部分内容。

2.1 统计学习回顾