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葛云聪:“服务器。”
陆羽:“网络,我们和别的公司有差别吗?”
葛云聪:“没有。”
陆羽:“所以,还有什么问题?”
葛云聪:“可我们没有自己的ai芯片。”
陆羽:“除了极少数,其他公司也不是都有自己的ai芯片。”
葛云聪:“但是性能差别很大。”
陆羽:“我们和其他公司相比,优势在哪?”
葛云聪:“我们要什么没什么,哪有什么优……算法!”
陆羽两手一摊,耸耸肩。
葛云聪有点激动:“陆总,你真能搞出提升算力的新算法?”
陆羽:“应该,能吧,人工智能包含了那么多种算法,想要提升算力,不是一种两种算法能决定的。”
葛云聪:“我知道我知道,从一开始接触编程开始,就对人工智能特别感兴趣,也搜集过很多这方面的资料。”
……
陆羽:“既然你对人工智能有一定了解,那你就应该知道一个人工智能包含的算法有多海量。”
“不说那些不太重要的,我们就说说最为主要的几类算法。”
“回归算法,试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系,是统计机器学习的利器,有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应归样条等等。”
“基于实例算法,对决策问题建立模型,选取一批样本数据,根据某些近似性,把新数据和样本数据进行比较,来寻找最佳匹配效果,有学习矢量量化,自组织映射算法等等。”
“正则化方法算法,一般作为其他算法的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整,其中最典型的就是弹性网络算法。”
“决策树学习算法,根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,用来解决分类和回归问题,包含分类及回归树,随机森林,梯度推进等等算法。”
“基于核的算法,把输入的数据映射到一个向量空间,在向量空间里,很多问题能够更容易解决,包括支持向量,径向基函数,线性判别分析等等算法。”
“聚类算法,按照中心点或者分层的方式,对输入数据进行归并,其中最主要的是期望最大化算法。”
“关联规则学习算法,通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则。”
“人工神经网络算法,模拟生物神经网络的模式匹配算法,这是机器学习的一个庞大的分支,有几百上千种算法,感知器神经网络,反向传递算法等等。”
“深度学习算法,是人工神经网络算法的一种,算是对人工神经网络的发展,试图建立大得多,也复杂得多的神经网络。”
“可以分为监督式和半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集,包含卷积网络,堆栈式自动编码等等。”
“降低维度算法,用来分析数据的内在结构,高维数据的可视化,简化数据以便监督式学习使用,有主成份分析,偏最小二乘回归,多维尺度,投影追踪等等算法。”
“除了这些,比较重要的,还有,数据压缩算法,集成算法,堆叠泛化算法,平均单依赖估计算法,合并查找算法,奇异值分解算法,公钥加密算法,强化学习算法,梯度下降算法,离散微分算法,动态规划算法,分支界定算法,等等等等。”
陆羽一口气说了大量人工智能需要运用到的算法:
“这些还是比较重要的算法分类,每类算法都包含多种算法。”
“说了这么多,还只是人工智能本身,而基于它开发的实际应用,更是数不胜数。”
“现在,你觉得我们这个团队,人还多吗?”
葛云聪以前虽然也了解过人工智能,但没有陆羽了解的这么详尽,听陆羽说完,感觉他随时都能开发出一个人工智能的样子。
有些呆滞的摇头:“不多,一点都不多。”
陆羽:“所以,做好准备吧,一旦我们正式开始开发人工智能,就不是短时间能完成的事情。”
葛云聪问出疑惑:“陆总,我怎么感觉,如果硬件条件达标,你很有把握搞出真正的人工智能啊?”
陆羽脸色一肃,表情郑重,眼神犀利,语气深沉:
“看过电视剧吧,你知道的,太多了。”
葛云聪咽了咽发干的喉咙:
“陆…陆总,你别吓我,云汉科技就是我的家,我爱我家,真的!”
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