22、人工智能中的深度学习、数据处理与项目实施

人工智能中的深度学习、数据处理与项目实施

1. 深度学习概述

深度学习是复杂的，其核心是神经网络。神经网络是一个处理数据值及其权重的函数，此外还有一个有助于计算的常数偏差。所有处理都在隐藏层进行并产生输出，通过迭代以获得更好的预测。深度学习的“深度”指的是通常有许多隐藏层。不过，调整模型中的权重可能存在问题，因为传统算法通常效果不佳，而反向传播是一种很有用的方法，它通过隐藏层反向调整，使结果更准确。

深度学习有多种类型，常见的如下：
|类型|描述|应用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|卷积神经网络（CNNs）|通过多次迭代（卷积）查看线条并确定形状|图像和视频处理|
|循环神经网络（RNNs）|在一系列数据项中寻找模式|语言理解、制作字幕、预测股票价格|
|生成对抗网络（GANs）|使用两个相互竞争的深度学习模型|设计服装、模仿语音、创作说唱歌曲，但也被用于深度伪造|

2. 数据在人工智能中的重要性

数据是人工智能的燃料，能提供见解和准确预测，帮助做出更好的商业决策。大型企业的大型机数据是宝贵的资源，有效利用历史大型机数据可以提供可操作的见解，有助于提供更好的服务、加速新产品创新和确定差异化服务的机会。然而，处理数据极其困难，这部分过程通常耗时且昂贵，大型机系统还存在与其他数据库和云平台集成的问题。但人工智能的好处往往超过成本，关键是要理解数据并掌握使用数据的最佳实践。

3. 大数据的特点与类型

3.1 大数据的特点

大数据通常具有三个要素：
- Volume（体量） ：