「AI傳」機器學習、深度學習、自然語言處理,未來人vs機器人

AI (Artificial Intelligence) 包括了許多不同的技術,通常分為三個主要類別,這些技術已經被用於許多不同領域,如自動駕駛,醫療領域,金融領域等。

機器學習 (Machine Learning)

通過訓練數據來讓計算機學習如何解決問題,是一門研究如何使電腦通過學習來改善其預測或行為的科學。它是人工智能的一部分,能夠學習演算法包括經典算法如線性回歸和邏輯回歸,以及深度學習算法如卷積神經網絡 (CNN) 和長短期記憶網絡 (LSTM)。

 

機器學習分為三個主要類型:

監督學習 (Supervised Learning)

通過提供帶有標籤的訓練數據來訓練模型,讓模型學會如何對新數據做出預測, 是一種機器學習方法,它使用帶有標籤的訓練數據來訓練模型,讓模型學會如何對新數據做出預測。監督學習是目前最常用的機器學習方法之一,包括經典算法如線性回歸和邏輯回歸,以及深度學習算法如卷積神經網絡 (CNN) 和長短期記憶網絡 (LSTM)。

 

監督學習分為兩種主要類型:

1.分類 (Classification)

輸入數據屬於某一類別,例如垃圾郵件分類器將電子郵件分為垃圾郵件和非垃圾郵件兩類。

2.回歸 (Regression):

預測數值,例如預測房價或股票價格。

 

非監督學習 (Unsupervised Learning)

在沒有標籤的情況下,讓模型學習數據之間的關係。是一種機器學習方法,它在沒有標籤的情況下讓模型學習數據之間的關係。非監督學習的目的是尋找數據中的隱藏模式或結構。

 

非監督學習算法包括聚類算法如 K-means 和層次聚類,降維算法如主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)。非監督學習在領域如資料探勘,類比搜索和自然語言處理等都有應用。

 

非監督學習分為兩種主要類型:

1.聚類 (Clustering):

將相似的數據分為同一群,例如客戶消費行為分群。

2.降維 (Dimensionality Reduction):

將高維數據降維至低維空間,例如主成分分析 (PCA)。

 

強化學習 (Reinforcement Learning)

通過讓模型在模擬環境中學習,來改善其行為。是一種機器學習方法,通過讓模型在模擬環境中學習,來改善其行為。在強化學習中,模型稱為 agent,而環境稱為 environment。

 

在強化學習中,包括 Q-學習, SARSA 以及 DQN (Deep Q-Network) 等。在領域如游戲,機器人控制,自動駕駛等都有應用。agent 通過不斷採取動作 (action),獲得獎勵 (reward) 來學習。獎勵可以是正的或負的,用來評估 agent 的行為是否達到了預期目標。

 

強化學習分為兩種主要類型:

1.策略梯度 (Policy Gradient):

通過直接優化 agent 的策略來學習。

2.Q-學習 (Q-Learning):

通過學習狀態-動作價值函數來學習。

 

深度學習 (Deep Learning)

深度學習 (Deep Learning) 是一種特殊的機器學習方法,它使用了深層神經網絡 (Deep Neural Network) 來解決問題,網絡結構通常由多層網絡組成,每層網絡都對數據進行高度處理,提取出重要的特徵。

 

深度學習的演算法有許多種,如卷積神經網絡 (CNN)、長短期記憶網絡 (LSTM)、生成對抗網絡 (GAN)等。許多領域都有廣泛應用,如自然語言處理、視覺識別、自動駕駛等。因為深度學習模型的能力能夠自動學習高級特徵,所以能夠在大量數據和複雜問題上取得出色的表現。

 

自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)

是人工智能中的一個領域,旨在使計算機能夠理解和生成人類語言,處理涵蓋了許多不同的任務和技術,技術包括基於規則的方法和基於學習的方法。基於學習的方法通常使用深度學習模型,如語言模型 (Language Model),可以在處理自然語言時取得很好的效果。

 

1.語音識別 (Speech Recognition):將語音轉換為文本。

它使計算機能夠識別和理解人類語音,並將其轉換為文本。通常分為兩個主要部分: 語音識別引擎和語音辨識模型。語音識別引擎負責收集和錄製語音輸入,而語音辨識模型則負責將語音轉換為文本。

 

常見的語音識別技術包括基於模型的方法和基於統計的方法。基於模型的方法通常使用隱馬爾可夫模型 (HMM) 或神經網絡 (NN) 模型,基於統計的方法通常使用 n-gram 模型。

 

2.語音合成 (Speech Synthesis):將文本轉換為語音。

它使計算機能夠識別和理解人類語音,並將其轉換為文本,通常分為兩個主要部分: 語音識別引擎和語音辨識模型。語音識別引擎負責收集和錄製語音輸入,而語音辨識模型則負責將語音轉換為文本。

 

常見的語音識別技術包括基於模型的方法和基於統計的方法。基於模型的方法通常使用隱馬爾可夫模型 (HMM) 或神經網絡 (NN) 模型,基於統計的方法通常使用 n-gram 模型。

 

3.語言翻譯 (Machine Translation):將一種語言翻譯成另一種語言。

它使計算機能夠將一種語言翻譯成另一種語言,通常分為兩個主要部分: 源語言到目標語言的翻譯模型和目標語言到源語言的反翻譯模型。翻譯模型負責將源語言文本轉換為目標語言文本,而反翻譯模型則負責將目標語言文本轉換為源語言文本。

 

常用的機器翻譯技術包括基於規則的方法和基於統計的方法。基於規則的方法通常使用語法和詞典來確定翻譯規則,而基於統計的方法則通常使用大量的翻譯語料庫來學習翻譯模型。

 

4.自然語言理解 (Natural Language Understanding):理解文本中的意思。

是人工智能中的一個領域,旨在使計算機能夠理解人類語言的意義,許多不同的任務和技術,技術包括基於規則的方法和基於學習的方法。

 

意義分析 (Semantic Analysis):理解文本中的意思。

語義角色標記 (Semantic Role Labeling):確定文本中各個角色的語義貢獻。

語義關係提取 (Semantic Relation Extraction):提取文本中各個實體之間的語義關係。

情感分析 (Sentiment Analysis):確定文本中情感的極性 (正面或負面)。

文本自動生成 (Text Generation):自動生成文本。