6、人工智能、机器学习与深度学习模型解析

人工智能、机器学习与深度学习模型解析

1. 自动化机器学习与模型管道

自动化机器学习（AutoML）会开发出最适合数据集的模型。模型管道可以基于模板构建，这些模板可涵盖数据处理、应用监管约束以及检查模型结果的偏差和公平性。不过，AutoML生成的模型仍需审查和论证，要确保其解释和决策是公平、安全且透明的。

2. 机器人流程自动化（RPA）

当机器学会解决问题后，其逻辑就可以被部署，这正是机器学习算法的目标。当机器的部署取代了业务流程，实现自我维持且几乎无需人工干预时，这种自动化就被称为机器人流程自动化（RPA）。

RPA开始取代传统的成本节约策略，原因在于某些情况下，它的总成本远低于典型的人力资源成本。此外，RPA还能显著缩短处理时间并消除错误率。据国际机器人基金会发布的数据，过去五年机器人的使用量几乎翻了一番，截至2021年12月，每10000名员工中就有126个机器人。在保险行业，RPA的应用案例众多，例如原本需要员工四天才能完成的理赔表单处理流程，现在仅需两小时。

3. 人工智能、机器学习与深度学习的关系

• 人工智能（AI） ：被视为“超集”，于20世纪50年代首次被发现，此后迅速发展和扩展。
• 机器学习（ML） ：是AI的一个子集，是人类模拟人类智能不断探索的成果。
• 深度学习（DL） ：是机器学习的一个子类，属于最内层的子集。它利用神经网络层来实现计算机视觉等复杂任务，但它的强大功能和可扩展性依赖于合适的计算能力。