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人工智能中的機器進修與知識圖譜關鍵技術，你了解了么？

2022-06-17 14:21:33　|　來源：中培企業IT培訓網

　　今天給大家介紹下人工只能發展的幾個關鍵技術。從語音識別到智能家居，從人機大戰到沒人駕駛，人工智能的“演化”給我們社會上的一些生活細節，帶來了一次又一次的驚喜，前景更多智能產品依托的人工智能技術會開展成什么樣呢?讓我們來看看人工智能規范化白皮書里面，對人工智能重要關鍵技術的定義。

人工智能技術關系到人工智能產品是否能夠順利應用到我們的生活場景中。在人工智能領域，它普遍包括了機器進修、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個重要關鍵技術。

一、機器進修

機器進修(Machine Learning)是一門波及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，鉆研計算機怎樣模擬或達到人類的進修行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識構造使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術的核心。基于數據的機器進修是現代智能技術中的重要方法之一，鉆研從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對前景數據或沒法觀測的數據進行預測。依據進修模式、進修方法以及算法的不同，機器進修存在不同的分類方法。

二、知識圖譜

知識圖譜本質上是構造化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據構造，以符號形式描述物理世界中的概念及其互有關系，其根本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其有關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系互相聯結，構成網狀的知識構造。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同品種的信息連接在一起而得到的一個關系網絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的才能。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，須要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展現和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的開展還有很大的挑戰，如數據的噪聲問題，即數據自身有錯誤或者數據存在冗余。隨著知識圖譜應用的不斷深層，還有一系列重要關鍵技術須要突破。

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