世界瞬息万变!人工智能在我们生活的世界里应用越来越广泛。您知道人工智能可以使这些事情成为可能吗?
● 超级计算机,如IBM Watson、深蓝及其后继者,在复杂
游戏中击败人类
● YouTube网站
● Instagram网站
● Alexa/Siri/Google助手
● 文字录入建议
● 面部ID
现在,让我们看一下人工智能的工作原理。
人工智能有三个基本部分:
[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测!
人工智能要发挥作用,需要大量的数据来进行学习。技术进步使得人们比以往任何时候都能更快地收集更多的信息。这让人工智能成为可能!
人工智能从数据中学习并自行寻找模式。
当接收到新的数据时,它就可以做出预测。
想想我们人类。人们会做出什么样的预测?在做出这些预测时,您会考虑哪些输入和模式?
许多人喜欢预测天气,有些人喜欢预测体育比赛的比分,还有一些人喜欢预测电影中可能会发生的事情。
数据可以有不同的形式。在这些课上,我们会用到声音、数字、文本或图片。
在家里,您每天都通过科技创造出什么样的数据呢?
您想到这些了吗?
● 每条谷歌搜索,您在电子邮件中输入的那些单词
● 您问Alexa/Siri/OK Google的每一个问题
● 连接设备-每次开灯、调节空调温度
● 您在手机上的敲击
● 您在网上购买的任何物品
● 您在社交网站上的联系人
● 您听的歌曲
● 您走的步数
● 您查阅的餐馆
我们缩小范围,来看一个使用谷歌地图的例子。
谷歌地图如何使用人工智能给您指明方向呢?
[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测! | |
[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测!
输入 — 数据集 ● 当前位置 ● 目的地 ● 出行方式(步行、驾车、公交) ● 路况
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[输入 — 数据集] →使用学习算法查找模式→做出预测!
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[输入 — 数据集]→使用学习算法查找模式→做出预测!→行动或决策 | |
[输入 — 数据集]->使用学习算法查找模式->做出预测!→行动或决策:显示最佳路线 | |
收集优质数据
人工智能模型是一种程序化的算法,它根据复制人类决策的数据进行训练。人工智能模型需要大量的数据才能做出准确的预测。在这里,我们要介绍几种不同方法,来为您的发明收集优质数据。
但是…什么是优质数据呢?需要考虑以下因素:
● 与您的问题/解决方案相匹配
● 数量充足——越多越好
● 准确
● 全面——多种多样,代表不同情况
● 获得分享图像或信息的人的许可
有三种常用方法来收集数据(如图像、数字、声音或文本),以便在训练和在其人工智能模型中使用。如下所列,您可能希望遵循某种方法的原因:
1.从社区收集训练数据
○您可以在各种情况下从社区收集所需大量数据,并获得使用这些数据的许可
2.通过传感器或用户输入收集数据
○您希望您的发明能够自行收集数据(提示:您可能还需要通过其他两种方法获得训练数据。)
3.使用公共数据集的数据作为训练数据*
○您需要的数据比在社区收集的数据要多,或者您正在为某个更全球化的问题制定解决方案
*提醒:网上有大量免费的公共数据集。您看看能不能用!但有时人们需要做大量的工作来决定这些数据集是否可以使用以及到底有什么用。有些人创造性地把公共数据集变成了优质资源,然后出售。
我们收集了一些免费的公共数据集,供您在其它资源部分进行探索。