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这篇文案重点针对的是：期盼更加多认识AI基本知识，又无太多时间和精力深入进去；接触非常多AI知识都比较皮毛的伴侣。大众对AI抱有很高热情，亦有非常多想象，但没法比较准确地概括出AI，并做出有些判断。以下知识可能是个很好的起始，不必须太多基本，最大都是高中数学就能够，只必须耐心地花上15-20分钟，并跟着一起思考，相信对您加深对AI的理解会有有些帮忙。
那样，咱们起始：
设备学习重点价值便是学习一个经验E，按照这个学习到的经验E去执行一个任务T，目的是优化执行任务T的表现P。（此处读几遍，感觉感觉）
例如：在银行，按照数据，AI学习客户表现和客户信用之间的关系，这个关系是经验E；而后为每一个客户实时计算更准确的信用卡额度，这个是任务T；目的P是在必定危害承担范围内，增多银行信用卡收入。（由于之前一刀切的额度变更准则，远远不如AI指定的精细额度有效率。）
好了，认识了AI是干什么的，那AI是怎么干呢？
设备学习的基本流程
详细流程如下图，请大众明晰，这七步是在干什么，以什么规律和时间轴。后续的介绍将聚焦在其中一两个过程。但咱们经常混淆，例如混淆AI训练和AI执行任务。
1. 选取算法。例如，刚才银行的例子，咱们先要对客户进行归类找到黑名单，这是归类算法，亦要经过客户行径预测他的额度水平，这是回归算法。前篇针对Transformer的讨论，便是一个最新的高级有些的算法。
2. 准备高质量的数据，并进行特征工程。一般这些要花费非常多时间，尤其是工业界，常常无高质量的数据。这儿数据质量有四个层面：一是绝对的数据量，这个好理解。二是样本数据，例如，在银行风控行业，倘若只是交易数据，那不是样本，必要有真正的欺诈数据；例如，在设备管理行业，不仅要有设备的运行数据，还要有设备的故障数据，这般设备才能够真正学习。三是数据的处理效率，针对AI真正有价值的常常是实时数据，这是发挥AI决策最大价值的重要。四是特征工程，仅有数据是不足的，要进行处理，拿出设备能够理解况且有价值的特征才是基本。最简单的例子便是男、女要分别改成0或1。特征工程是AI计算最要紧的行业，全部深度学习的神经网络能够理解为便是在做数据的特征工程。
3. 对数据用算法进行训练。这个训练的过程才是让设备有能力执行任务的重要过程，况且非常多计算算法的规律亦针对的这部分。咱们讲算力是决定性原因，亦常常指训练周期的算力瓶颈。
4. 训练结束通常还要做非常多测试，保证这个经验是能够应对多种状况，从而真正形成经验E。
5. 经验E要用到生产系统，实时地执行任务T。例如，上面例子中，咱们核心任务是对每一个用户的信用额度动态调节。
6. 评定执行表现。AI的表现相针对人工会提高多少，和计划是不是有偏差等。
7. 连续优化。这儿的优化是全方位的，既要更新算法，加强数据质量，又要有更拟合的训练结果及更实时地执行任务等。经常听客户说，AI可能在咱们这儿落地效果欠好。其实AI在哪里落地，刚起始时效果都不会好，真正让AI起功效，是必须连续优化。第四范式的非常多AI驱动的客户，亦把这一条当做自己要紧的核心竞争力，即连续迭代的能力。
设备学习的理论基本
咱们先从这个经验E怎样训练出来谈起。假设，这个经验E能够抽象成一个线性关系（当然现实世界不必定是简单的线性关系，这儿只是简单化处理），即设Y=f(x)=w
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发表于 2024-7-1 09:00:32
