AI和机器学习中的数据参量化：增强模型性能和预测准确性 (ai和machine learning)

交互考研热点｜信息技术+人工智能术语名词解释

大数据智能big data intelligence是以人工智能手段对大数据进行深入分析，探析其隐含模式和规律的智能形态，实现从大数据到知识进而到决策的理论方法和支撑技术。 混合增强智能　hybrid Enhanced intelligence是利用人类和机器两种智能的差异性和互补性，通过个体智能融合、群体智能融合、智能共同演进，实现人机智能共融共生的复杂感知和计算。 跨媒体智能　cross-media intelligence通过视听感知、机器学习和语言计算，把实体世界转化为内部模型，实现统一媒体语义表达的智能感知和认知。 人工智能　artificial intelligence；AI已工程化（即设计并制造）的系统感知环境的能力，以及获取、处理、应用和表示知识的能力。 注：知识是通过经验或教育获得的事实、信息和技能。 关注良性界定的任务，处置特定问题的人工智能。 狭义人工智能　narrow AI弱人工智能 weak AI关注定义明确的任务以处置特定问题的人工智能。 自主智能　autonomous intelligence通过将计算机的逻辑分析提升为逻辑思维，实现在不同环境条件中自主产生新的逻辑并摆脱人类的框架式控制的智能思维。 大数据　big data具有体量巨大、来源多样、生成极快、且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。 注：国际上,大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、variety、velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义；物联网　Internet of things；IOT通过感知设备，按照约定协议，连接物、人、系统和信息资源，实现对物理和虚拟世界的信息进行处理并作出反应的智能服务系统。 计算即服务　compute as a Service；CompaaS为云服务客户部署和运行软件提供配置和使用计算资源能力的一种云服务类别。 注：为了运行某些软件，除计算资源外可能还需要一些其他资源。 平台即服务　platform as a service；PaaS为云服务客户提供云能力类型中的平台能力类型的一种云服务类别。 软件即服务　software as a service；SaaS为云服务客户提供云能力类型中的应用能力类型的一种云服务类别。 [来源：GB/T -2015，3.2.30]通信即服务　communications as a service；CaaS为云服务客户提供实时交互与协作能力的一种云服务类别。 智能传感器　intelligent sensor具有与外部系统双向通信手段，用户发送测量、状态信息，接收和处理外部命令的传感器。 神经网络　neural network/neural net/artificial neural network一种网络，由带可调权重的加权链路将各原始处理元互连，通过对输入值使用非线性函数使每个元素都产生一个值，然后将此值传到其他元素，或表示为一个输出值。 神经网络模型　neural-network model神经网络的抽象模型，它能用软件来模拟或作为神经计算机加以实现。 深度学习　deep learning通过训练具有许多隐层的神经网络来创建丰富层次表示的方法。 无监督机器学习　unsupervised machine learning基于无标注的输入数据，学习输入-输出映射函数的任务。 有监督机器学习　supervised machine learning基于标注的示例输入-输出对，学习输入-输出映射函数的任务。 知识存储　knowledge storage组织将有价值的知识经过选择、过滤、加工和提炼后，通过某些技术手段存储于组织内部，并随时更新和维护其内容和结构，以便用于用户访问、获取知识的活动。 知识获取　knowledge acquisition组织从某种知识源中总结和抽取有价值的知识的活动。 知识图谱　knowledge graph一种由相互连接的概念及其关系组成，用以表示知识语义的图示方法。 语义理解　semantic comprehension理解数据符号的语义信息，或在具体业务场景下的需求表达，并按照要求输出正确反馈结果的过程。 自然语言理解　natural-language understanding通过对功能单元从已传入的功能单元中的自然语言形式的文本或语音中的提取信息，并产生对给定文本或语音及其表示的描述。 话音识别　voice recognition利用功能单元进行的，表示从话音信号到话音某些声学特征的某一的转换人机（器）交互　human-robot interaction人和机器人通过用户接口交流信息和动作来执行任务。 语音编码　speech coding;speech encoding语音波形编码 speech waveform coding按照一组能合理重构语音信号的规则，由经数字化的语音信号到离散的数据元序列的转换。 注：语音数字化可与用于语音压缩的某一编码相结合。 因此，“语音编码”这一术语常指这种组合运算。 语音处理　speech processing对语音信号所作的处理（如语音分析、语音压缩、语音识别及语音合成）。 语音分析　speech analysis对某一语音信号的各特征参数的提取。 注：特征参数包括：单个声段（元音与辅音）的性质，音节结构，韵律特征，形素结构，词素，语段，短语，子句及长话语段的约束。 语音交互　speech interaction人类与功能单元之间通过语音进行的信息输入输出行为。 机器视觉　machine vision一种利用机器代替人眼做测量和判断，实现人工视觉功能的综合技术。 计算机图形（学）　computer graphics借助计算机来创建、操纵、存储和显示各种对象及数据的图画表示的方法与技术。 注：计算机生成的图像可以是二维的或三维的。 手势识别　gesture recognition一种通过分析视频（图像）中手部姿势或运动而获取信息的方法。 图像处理　image processing对于对象或数据的图像表示，为给定目的而施加任一操作的过程。 注：操作实例有景物分析、图像压缩、图像复原、图像增强、预处理、量子化、空间过滤及二维与三维对象模型的构造。 姿态识别　pose recognition一种用于在图像或视频内预估标记物体或人的方位指向或动作状态并进行分类的方法。 混合现实　mixed reality实现真实场景和虚拟场景的混合匹配的技术，场景中物理对象和虚拟对象共同存在且能够实时交互，从而构建出的一个真实对象和虚拟对象实时交融的新环境。 注1：理想的混合现实是实现真实场景与虚拟环境在几毫秒、光照、物理和交互一致性的完全匹配。 注2：增强现实和增强虚拟是混合现实的两种形态。 虚拟现实　virtual reality采用以计算机为核心的现代高科技手段生成的逼真的视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多感官一体化的数字化人工环境，用户借助一些输入、输出设备，采用自然的方式与虚拟世界的对象进行交互，相互影响，从而产生亲临真实环境的感觉和体验。 虚实融合　virtual-reality integration将移动终端或计算机通过数字技术产生的虚拟场景与真实场景进行实时的数字化混合，使虚拟物体和真实物体共同存在同一个场景中。 增强现实　augmented reality采用以计算机为核心的现代高科技手段生成的附加信息对使用者感知到的真实世界进行增强的环境，生成的信息以视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等生理感觉融合的方式叠加至真实场景中。 增强虚拟　augmented virtuality将真实场景中的物理对象的几何和物理属性融合至计算机生成的虚拟场景中，形成对虚拟场景进行增强。 注：区别于增强现实，增强虚拟的主体是由计算机生成的虚拟世界而非用户所处的真实世界。

计算机与智能技术包括哪些?

计算机与智能技术包括以下几个方面：1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，涉及构建智能系统，使计算机能够模拟和执行类似于人类智能的任务。 人工智能包括机器学习、深度学习、专家系统、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于实现自动化决策、模式识别、语言理解、图像识别等智能任务。 2. 数据科学与大数据：数据科学涉及使用计算机技术和算法来收集、处理和分析大量的数据。 大数据技术包括存储和处理大规模数据集的方法和工具，例如分布式存储系统、数据挖掘、数据可视化和数据分析等。 3. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种人工智能技术，通过让计算机系统从数据中学习和改进性能，而不需要显式地进行编程。 机器学习可以应用于各种任务，如预测分析、模式识别、推荐系统等。 4. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：自然语言处理涉及计算机对人类语言进行理解和处理的技术。 它包括文本分析、语义理解、情感分析、语言生成等任务，使计算机能够与人类语言进行交互和理解。 5. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是一种使用计算机和算法来模拟和理解人类视觉系统的技术。 它涉及图像和视频的处理、分析和理解，用于对象识别、人脸识别、图像分割等应用。 6. 自动化与机器人技术：自动化技术使用计算机控制系统和机器人来自动执行任务和操作。 它包括工业自动化、无人驾驶技术、智能家居等领域的应用，提高了生产效率和生活便利性。 以上只是计算机与智能技术领域的一些重要方面，随着科技的不断进步和创新，还会涌现出更多新的技术和应用。

ml是什么

ML（Machine Learning），翻译为机器学习，是一种人工智能（AI）的分支领域，是计算机科学中研究和开发能够从数据中学习并不断改进的算法和模型的科学。

机器学习旨在让计算机系统具备类似人类学习和决策的能力，以便更好地应对各种任务和挑战。

机器学习的基本原理

机器学习的核心思想是，通过分析和学习数据，计算机可以自动识别模式、做出预测和优化决策。 机器学习系统不是通过硬编码规则来执行任务，而是从数据中提取模式和规律，然后利用这些模式做出决策。

机器学习的基本原理包括以下几个方面：

人工智能的概念及其技术包括哪些方面？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是探索使计算机能够执行通常需要人类智力才能完成的任务的研究领域。 这一领域涉及的技术和概念广泛，主要包括：1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的一个子领域，专注于开发算法，使计算机可以从数据中学习并做出预测或决策，而无需显式编程。 它包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种方法。 2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，利用人工神经网络模拟人脑工作方式，实现对复杂数据的高级抽象和学习。 它在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。 3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：自然语言处理研究如何使计算机理解、解释和处理人类语言，包括文本分析、语音识别、机器翻译等。 4. 专家系统（Expert Systems）：专家系统利用知识库和推理机制模拟人类专家的决策过程，应用于诊断、咨询、规划等领域。 5. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉研究如何使计算机能够“看”和理解图像或视频，包括图像识别、目标检测、图像生成等。 6. 智能代理（Intelligent Agents）：智能代理是能够感知环境并采取行动以实现特定目标的自主实体，是人工智能在实际应用中的关键部分。 除了上述技术领域，人工智能还涉及伦理、法律、社会等方面的问题，如道德问题、隐私保护、智能系统的透明度和可解释性等，这些都是在发展人工智能时需要认真考虑的议题。

人工神经网络与机器学习的关系

人工神经网络与机器学习的关系如下：

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）和机器学习（Machine Learning，是两个密切相关但又有所区别的概念。

人工神经网络是机器学习中的一种方法。 它是一种模拟人脑神经元工作模式的计算模型，用于识别模式、分类数据或预测结果。 神经网络由许多相互连接的节点（或“神经元”）组成，每个节点都可以接收输入、处理信息并产生输出。 通过调整网络中的权重和偏置，神经网络可以学习从输入到输出的映射关系。

而机器学习则是一种更广泛的概念，它指的是让机器从数据中学习并做出预测或决策的过程。 机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。 人工神经网络是监督学习中最常用的一种方法，特别是在处理复杂的非线性问题时，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

尽管人工神经网络是机器学习的一部分，但它们之间的区别也很明显。 一方面神经网络只是机器学习众多方法中的一种；另一方面并非所有的机器学习算法都需要使用神经网络。

支持向量机（SVM）就是一种常用的机器学习算法，但它并不基于神经网络。 人工神经网络和机器学习是相互关联的两个概念。 神经网络是实现机器学习目标的一种有效工具，而机器学习则为我们提供了一种理解和利用数据的框架。

人工智能

人工智能（英文名：Artificial Intelligence，英文缩写：AI），诞生于1956年的达特茅斯学会议，人工智能是指通过分析其环境而具有一定程度的自主性行动，以实现特定目标而显示智能行为的系统。

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