5个简单步骤开发人工智能的方法

近年来，人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）受到广泛关注。随着处理能力的提升和云计算的广泛采用，现在可以开发出能够执行曾经被认为是不可行的任务的AI。

随着自主系统不断地进步，例如在写作和艺术比赛等创意领域表现出色的人工智能，越来越多的人对创建自己的人工智能的可行性感到好奇。现在的紧迫问题是如何利用人工智能来优化业务流程并提高效率。

从零开始开发人工智能确实可行，尽管由于其复杂的性质而具有挑战性。然而，有各种商业和开源软件解决方案可以简化这个过程。通过采取适当的思维方式，遵循最佳实践，并设计出一项合理的策略，可以在相当短的时间内创建一个人工智能。

用于构建人工智能的语言是什么？

首先，我们将深入探讨人工智能的基础知识，并确定构建AI项目的最合适的编程语言。之后，我们将继续介绍该领域的更复杂的主题。

虽然可以说多种编程语言可用于构建人工智能系统，但只有其中少数获得了特定的优势。这些语言可能是专门为人工智能设计的，或者有开发者社区提供的资源，从而促进了人工智能程序的开发。以下是一个简明的列表，可能会引起您的兴趣。

Python是一种非常通用的编程语言，被广泛使用。其可读性，用户友好性和庞大的工具集使其成为各种应用的首选和可信赖的选项。

Python在AI开发方面具有很高的能力，提供了一系列有用的工具，如PyTorch，这是一个功能强大的机器学习平台，具有用户友好的Python界面（或对于具有高级编程知识的人来说，也可以使用C++）。Python由于其强大的能力，在数据科学领域已经成为首选。

Julia由于其新颖性和相比于Java或C++对语法知识有更小的要求，并且比Python或R性能更快，因此非常适合作为数据科学语言的选择。

这个术语正逐渐渗透到数据科学行业。如果你对新兴技术感到好奇，值得保持关注。

在Python崛起之前，R 是数据科学中占主导地位的语言。这种开源替代S编程语言的选择因其广泛的库收藏在学者中获得了流行，这些库广泛应用于科学领域。虽然不是最用户友好的语言，但它在研究中的普及强调了掌握该语言的重要性。

Scala，Java和C++在软件工程领域享有声誉，因其被广泛应用和接受而受到认可。与其他编程语言相比，这三种编程语言因其性能和注重开发最佳环境而脱颖而出。

在开始编写任何代码之前，确定要解决的问题至关重要。人工智能（AI）的目的是解决特定的挑战，缺乏对这些挑战的清晰定义可能会极大地复杂化寻找适当解决方案的过程。如果你打算推销你的AI产品，那么你需要能够解释它解决的问题以及为何你的解决方案是一个明智的投资。

在训练人工智能方面，准确的数据至关重要，因为模型的效率取决于其创建过程中应用的数据。但是，”准确信息”是什么意思呢？

结构化数据和非结构化数据是两种主要的数据类型。结构化数据，如电子表格，具有明确定义的结构和易于搜索。相比之下，非结构化数据，如对话记录，更难分析，因此使用频率较低。

数据科学家知道数据很少以任何特定的格式组织。必须适当地清理和结构化数据，以理解它。这也适用于人工智能（AI）；数据清理包括排序、消除重复项和标记以便使用。

人工智能（AI）非常多样化，知觉AI和语言学习模型之间存在显著差异。在AI中应用的数学技术通常包括神经网络、深度学习、k最近邻（KNN）和符号回归，每种技术都有不同的用途，并擅长解决特定的问题。

在确定要使用哪种算法时，考虑项目的特定要求和预期结果至关重要。K-最近邻居（KNN）适用于分类任务，而神经网络擅长预测建模。选择最合适的算法对项目的成功至关重要。

一些提供商（例如Google）提供预训练模型，可以在任何环境中进行定制和使用。这些模型比大多数个人开发的模型更加稳健，因为它们是基于大量数据点构建的。您可以考虑利用这些服务之一，而不是从头开始进行训练。

指导人工智能 (AI）执行任务的过程称为训练。一般来说，数据科学家会利用80%的可用数据来训练他们的模型，其余20%用于验证模型的输出。通过训练，AI可以检测数据中的模式，并根据这些模式推断。

完成人工智能培训后，可以进行最终修改并发布成品。如果是服务，我们现在可以创建围绕用户界面及其所需功能的品牌形象。

考虑到该领域日益增长的兴趣和投资，新工具已经出现，使得程序员和非程序员都能开发智能系统，从汽车行业到日常生活活动等各个领域都可以利用这些系统。

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