首先就是訓練資料，訓練資料是機器可以用來學習的起始資料集。訓練資料有輸入值和自帶答案的輸出值，這樣機器學習模型可以從答案中尋找模式。第二就是機器學習，機器學習是軟體從訓練資料中學習到某種模式，並把它應用到新的輸入資料中。機器學習模型可以**出乙個分類，告訴你它對該分類的把握有多大。機器學習的關鍵特徵是，它不是通過固定的規則來學習。因此，當它消化新的資料後，它會調整其規則。第三就人機迴圈，人機迴圈是人工智慧的第三個核心成分。我們不能指望機器學習萬無一失。
我們在這篇文章中給大家介紹了大眾對人工智慧的誤區中的乙個，那就是認為人工智慧是乙個十分神奇的東西，其實是對的，但是這樣不利於人工智慧的發展。乙個好的機器學習模型大概只有70%的準確性，因此你需要乙個人機迴圈流程，當模型的可信度低時，還可以依靠人。因此，別被人工智慧的神話愚弄了，人工智慧是訓練資料加上機器學習加上人機迴圈。在此基礎上，可以幫助大家對人工智慧有乙個基本的理解。
大眾對人工智慧的誤解都有哪些（四）
現在人工智慧的發展是如火如荼的，認為人工智慧是給科技精英使用的，以及人工智慧只是解決億萬美元級的問題，其實這些想法都是錯誤的，人工智慧主要是服務大眾。其實大眾對於人工智慧的誤解還有很多，我們在這篇文章中接著給大家介紹一下這個問題。很多人認為，演算法比資料更重要，很多關於人工智慧的文獻以及報告都不約而...
大眾對人工智慧的誤解都有哪些（五）
人們對人工智慧的了解不夠深刻使得人們對於人工智慧存在或多或少的誤解，認為演算法比資料更加重要，其實這種想法是不正確的，人工智慧還是著重於資料的，那麼對於人工智慧的誤解還有那些呢？下面我們就給大家講述一下這個問題。對於人工智慧的誤解，有的人認為機器是大於人類的，其實並不是這樣的，谷歌deepmind ...
聊一聊人們對人工智慧的誤解（二）
人們對人工智慧的了解不夠，導致人們對人工智慧存在一定的誤解，也導致了人們對人工智慧的恐慌，這些都是沒有必要的。只要我們真正了解了人工智慧，我們就能夠掌握人工智慧的方法，這樣可以使得人工智慧更好地為我們服務。下面我們繼續給大家介紹人們對人工智慧存在的誤解。第三個誤解，就是有的人認為我們不應該害怕人工智...