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有哪些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學技術被大眾媒體稱為人工智能（AI）？ 數(shù)據(jù)科學的簡要討論 要公正對待這些基礎數(shù)據(jù)科學技術，就需要閱讀多篇文章。在本文中，我們芝麻學院將給你最簡略描述，以及一些能查看更為完整信息的鏈接。 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(遞歸)： RNN是自然語言處理（NLP）的中心，也是游戲和類似的邏輯問題的中心。與CNN不同，它們將信息處理為時間序列，其中每個隨后的數(shù)據(jù)片段在某種程度上依賴于之前的片段。它可能不明顯，但語言屬于此類別，因為下一個字符或下一個字在邏輯上與前一個字符相關。RNN可以工作在字符、字或甚至長段級別，這使得它們能夠完美提供可預期的長篇回答您的客戶服務問題。RNN處理文本問題的理解以及形成復雜的響應，包括翻譯成外語。計算機能夠贏得國際象棋和圍棋，RNN功不可沒。 生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡（GANN）： CNN和RNN都受到同樣問題的困惑，即需要龐大的、繁重的數(shù)據(jù)量以便訓練，要么識別停車標志（圖像），要么了解如何回答您關于如何打開該帳戶（語音和文本）的問題。GANN能夠保證顯著減少訓練數(shù)據(jù)并提高精度。他們通過互相較量。這里有一個好故事，關于訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)來識別假法國印象派的藝術贗品。簡而言之，一個CNN被真正的法國印象派畫作來訓練，所以它應該認識真品。其他對抗性CNN，稱為生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡，實際上被賦予創(chuàng)造印象派繪畫贗品的任務。 CNN通過將像素值轉(zhuǎn)換為復雜的數(shù)值向量來執(zhí)行圖像識別的任務。如果你向后運行它們，那就是從隨機數(shù)值向量開始，它們可以創(chuàng)建一個圖像。在這種情況下，NN生成贗品創(chuàng)造圖像，試圖欺騙嘗試學習如何檢測贗品的CNN。他們互相較量，直到生成器（贗品制造者）產(chǎn)生的圖像如此完美，以至于CNN無法將它們從原件和已經(jīng)扳平的兩個對抗網(wǎng)絡區(qū)分出來。同時，設計用于確定來自贗品的原件的CNN已經(jīng)在檢測贗品方面進行了極好的培訓，而沒有對數(shù)百萬偽造的法國印象派大師進行訓練這一不切實際的要求。總之，它們就是從其所在的環(huán)境中學習。 強化學習系統(tǒng)(RLS) RLS是一種訓練系統(tǒng)以識別對其環(huán)境直接響應的最佳結(jié)果的方法。這里沒有單一的算法，而是一組定制應用程序。 RNN可以用作RLS中的一種類型的“代理”。RLS是自駕車和類似設備的核心技術，不需要語言界面。本質(zhì)上，這是機器可以從中學習并記住在特定情況下采取的最佳行動的方法。當你的自駕車決定黃燈亮起時停車，而不是通過，一個RLS被用來創(chuàng)造學習的行為。 機器人 機器人領域?qū)τ贏I是重要的，因為它是AI數(shù)據(jù)科學在現(xiàn)實世界中顯現(xiàn)的主要方式。大多數(shù)機器人是簡單和非常復雜的工程。機器人技術背后的AI主要是強化學習。 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（又名神經(jīng)擬態(tài)計算）Spiking Neural Nets (aka Neuromorphic Computing) 通常，我們芝麻學院第二代AI主要是基于硬件進步，使我們芝麻學院能夠使用算法，如在以前根本不可行的神經(jīng)網(wǎng)絡。但所有這一切都在迅速發(fā)展，我們芝麻學院正處于進入第三代AI的前沿。 第三代AI將基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，也稱為神經(jīng)擬態(tài)計算，因為它試圖更密切地模仿人類大腦實際工作的方式。改變的核心是圍繞這樣的事實：腦神經(jīng)元不經(jīng)常彼此通信，而是在信號的峰值。挑戰(zhàn)是找出一個消息在這個電子脈沖應該如何編碼。 當這一天來臨時，我們芝麻學院有如下的期望： 它們可以從一個來源學習，并應用到另一個。它們可以對其所在的環(huán)境進行概括。 它們可以記住。他們可以記住。任務一旦學會，可以回憶并能應用于其他數(shù)據(jù)。 它們更節(jié)能，開辟了一條小型化的道路。 它們從自己的環(huán)境中學習，沒有監(jiān)督，只有很少的例子或觀察。這些使它們能夠進行快速學習。

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