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人工智能中的机器进修与知识图谱关键技术，你了解了么？

2022-06-17 14:21:33　|　来源：中培企业IT培训网

　　今天给大家介绍下人工只能发展的几个关键技术。从语音识别到智能家居，从人机大战到没人驾驶，人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节，带来了一次又一次的惊喜，前景更多智能产品依托的人工智能技术会开展成什么样呢?让我们来看看人工智能规范化白皮书里面，对人工智能重要关键技术的定义。

人工智能技术关系到人工智能产品是否能够顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包括了机器进修、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个重要关键技术。

一、机器进修

机器进修(Machine Learning)是一门波及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，钻研计算机怎样模拟或达到人类的进修行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识构造使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器进修是现代智能技术中的重要方法之一，钻研从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对前景数据或没法观测的数据进行预测。依据进修模式、进修方法以及算法的不同，机器进修存在不同的分类方法。

二、知识图谱

知识图谱本质上是构造化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据构造，以符号形式描述物理世界中的概念及其互有关系，其根本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其有关“属性—值”对。不同实体之间通过关系互相联结，构成网状的知识构造。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同品种的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的才能。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，须要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展现和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的开展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据自身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深层，还有一系列重要关键技术须要突破。

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