29、技术领域的综合探索：从人工智能到大型机现代化

技术领域的综合探索：从人工智能到大型机现代化

1. 人工智能与机器学习

1.1 人工智能概述

人工智能（AI）近年来发展迅猛，涉及多个层面和领域。AI 具有不同的水平，包括强 AI 和弱 AI。其应用广泛，但也存在一些问题，如高成本、缺乏多样性、存在偏差和不透明性等。不过，AI 也带来了诸多好处，像贝克休斯 C3.ai 就展示了其在实际应用中的价值。

在 AI 模型的创建过程中，数据是关键因素，涵盖大数据、数据管理、数据整理和日志数据等。创建模型的过程包括确定实现方法、选择合适的方法以及进行模型评估等步骤。例如，在使用 Anaconda 下载 scikit - learn 平台后，可以进行创建模型的演示。

1.2 机器学习分类

机器学习（ML）是 AI 的重要组成部分，主要有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型。分类方式包括二元分类、多类分类和多标签分类等。不同的算法如决策树、朴素贝叶斯算法和支持向量机（SVM）等在不同的场景中发挥作用。

1.3 深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）等。其发展受到 GPU 等技术的推动，并且在图像识别等领域有广泛应用。

2. 编程与开发环境

2.1 编程语言

多种编程语言在技术领域发挥着重要作用。COBOL 是一种历史悠久的语言，具有大小写不敏感、面向对象能力等特点，其程序结构包括多个部分，如 IDENTIFICATION DIVISION、ENVIRONMENT DIVISION、DATA DIVISION 和 PRO