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人工智能系統(tǒng)有哪些要素？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

人工智能系統(tǒng)的四要素為：1、大數(shù)據(jù)；人工智能的智能都蘊含在大數(shù)據(jù)中。2、算力；為人工智能提供了基本的計算能力的支撐。3、算法；實現(xiàn)人工智能的根本途徑，是挖掘數(shù)據(jù)智能的有效方法。4、場景；對大量數(shù)據(jù)進行預處理。

人工智能四要素分析
大數(shù)據(jù):
人工智能的智能都蘊含在大數(shù)據(jù)中。
算力:
算力為人工智能提供了基本的計算能力的支撐。
算法:
算法是實現(xiàn)人工智能的根本途徑，是挖掘數(shù)據(jù)智能的有效方法。
場景:
大數(shù)據(jù)、算力、算法作為輸入，只有在實際的場景中進行輸出，才能體現(xiàn)出實際的價值。
舉個非常形象的類比：如果把炒菜作為我們的場景，那么大數(shù)據(jù)相當于炒菜需要的食材，算力就相當于炒菜需要的煤氣/電力/柴火，算法就相當于烹飪的方法和調(diào)料。

1）大數(shù)據(jù)
如今這個時代，無時無刻不在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。移動設(shè)備、廉價的照相機、無處不在的傳感器等等積累的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)形式多樣化，大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如果需要為人工智能算法所用，就需要進行大量的預處理過程。

2）算力
人工智能的發(fā)展對算力提出了更高的要求。以下是各種芯片的計算能力對比。其中GPU領(lǐng)先其他芯片在人工智能領(lǐng)域中用的最廣泛。GPU和CPU都擅長浮點計算，一般來說，GPU做浮點計算的能力是CPU的10倍左右。另外深度學習加速框架通過在GPU之上進行優(yōu)化，再次提升了GPU的計算性能，有利于加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算。如：cuDNN具有可定制的數(shù)據(jù)布局，支持四維張量的靈活維度排序，跨步和子區(qū)域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積運算中實現(xiàn)了矩陣運算，同時減少了內(nèi)存，大大提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。

3）算法
主流的算法主要分為傳統(tǒng)的機器學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法快速發(fā)展，近年來因為深度學習的發(fā)展到了高潮。

4）場景
人工智能經(jīng)典的應(yīng)用場景包括：
1. 用戶畫像分析
2. 基于信用評分的風險控制
3. 欺詐檢測
4. 智能投顧
5. 智能審核
6. 智能客服機器人
7. 機器翻譯
8. 人臉識別

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新聞標題：人工智能系統(tǒng)有哪些要素-創(chuàng)新互聯(lián)
路徑分享：http://jinyejixie.com/article10/dhoodo.html

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