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人工智能AI结论
人工智能AI结论
业务建模:把业务问题了解透,了解项目目的和需求,将目的转换成问题定义,设计出到达目的的一个初步方案。依据直觉和学问提出合理假说,如类比相关性等。难点:在于如何设计合理的目的函数,使得可以到达业务初始设计请求。
搜集数据:搜集初步的数据,停止各种熟习数据的活动。包括数据描绘,数据探究和数据质量考证等。要有数据,而且确实需求足够多的数据。难点:1.如何处理数据搜集本钱大的问题,或者说如何自动化搜集数据。需求搜集几数据才够,学术界尚未有固定的理论指导,正在从胜利案例中提炼经历公式。
准备数据:提升数据质量,将最初的原始数据结构成最终合适建模工具处置的数据集。包括表、记载和属性的选择,数据转换(稠密,异构)和数据清算(缺失,矛盾)等。难点:关于优质数据的判别规范,待剖析。
建模剖析:选择和应用各种建模技术,并对其参数停止优化。普通的,为了模仿未知数据的表现,常常把数据集分为两个局部,一局部用于锻炼,一局部用于预测。难点:在于选用算法和参数如何选择,目前看到选择是依据类比的办法,寻觅与待处理工程类似的已胜利的工程,并运用类似的办法,但工程类似没有统一规范。关于参数的选择,目前常用办法还是尽可能多实验,选择测试结果最好的参数。
模型评价:对模型停止较为彻底的评价,并检查构建模型的每个步骤,确认其能否真正完成了预定的目的。难点:目前还没有看到关于效果不好的缘由定位办法,只能详细案例详细剖析。
相似的,依据基于模型机器学习中的笼统,建模过程为
搜集数据锻炼和评价模型。
搜集学问协助做恰当的模型假定。
可视化数据来更好的了解它,检查数据问题和洞察有用的模型假定。
构建一个模型匹配问题域的学问,保证对数据的了解分歧。
执行推理要预测的变量运用数据来肯定其他变量的值。
评价结果运用一些评价指标,看他们能否满足目的应用程序的胜利规范。
在(通常)状况下,系统第一次都不契合胜利规范,就有两个额外的步骤:
诊断问题,降低预测精度。
完善系统,这可能意味着–细化数据,模型,可视化,推理或评价。
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