22、人工智能：从深度学习到数据管理与应用

人工智能：从深度学习到数据管理与应用

一、深度学习概述

深度学习是复杂的，其核心是神经网络。神经网络是一种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中完成并产生输出，通过迭代以获得更好的预测结果。

深度学习中的“深度”指的是通常存在多个隐藏层。然而，调整模型中的权重可能会有问题，因为传统算法通常效果不佳。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|
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|卷积神经网络（CNNs）|查看线条并尝试确定形状，通过多次迭代（卷积）实现|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，但也可能用于深度伪造|

二、数据的重要性与挑战

数据是人工智能的燃料，能提供洞察和准确预测，助力企业做出更好的决策。大型企业的大型机数据是宝贵资源，有效利用历史大型机数据能带来诸多好处，如改善服务、加速产品创新等。但数据处理极具挑战性，是人工智能过程中最耗时且昂贵的部分，大型机系统在与其他数据库和云平台集成时还存在额外问题。不过，人工智能的好处通常大于成本，关键在于理解数据并掌握最佳使用实践。

（一）大数据的特性

大数据通常具有三个要素：
1. Volume（规模） ：数据的规模，通常在数十TB级别，云工具使数据管理更