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本文目录
人工智能的分类及特点
1、深度学习；
2、自然语言处理；
3、计算机视觉；人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。
人工智能两个分支是什么
1、分支一：计算机视觉
计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
2、分支二：语音识别
语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
3、分支三：文本挖掘/分类
这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
4、分支四：机器翻译
机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
5、分支五：机器人
机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。
人工智能三种主要算法
三种人工智能的主要算法分别是：
1.决策树
根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
2.随机森林
在源数据中随机选取数据，组成几个子集；
S矩阵是源数据，有1-N条数据，ABC是feature，最后一列C是类别；
由S随机生成M个子矩阵。
3.马尔可夫
MarkovChains由state和transitions组成；
例如，根据这一句话‘thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog’，要得到markovchain；
步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；
这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如the后面可以连接的单词，及相应的概率；
生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级
ai工具分类
答:ai工具分类:
.机器学习工具：可以让计算机在经验数据的基础上进行学习和预测，如TensorFlow、Scikit-learn等。
2.自然语言处理工：可以让计算机理解和处理人语言，如NLTK、Spacy、BERT等。
3.计算机视觉具：可以让计算机识别和处理图像和视频，如OpenCV、YOLOMaskR-CNN等。
4.语音处理工具：可以让计机识别和声音语音，如GoogleCloudSpeech-to-Text、MicrosoftAzureSpeechServices等。
.专业领域工具：针对特定领域提供人工智能服务，如医疗、金融、物流等。例如IBMWatsonHealth、AlibabaCloudFinancial等。
关于人工智能分类方法，人工智能的类别的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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