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人工智能系統有哪些要素？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
人工智能系統的四要素為：1、大數據；人工智能的智能都蘊含在大數據中。2、算力；為人工智能提供了基本的計算能力的支撐。3、算法；實現人工智能的根本途徑，是挖掘數據智能的有效方法。4、場景；對大量數據進行預處理。
人工智能四要素分析
大數據:
人工智能的智能都蘊含在大數據中。
算力:
算力為人工智能提供了基本的計算能力的支撐。
算法:
算法是實現人工智能的根本途徑，是挖掘數據智能的有效方法。
場景:
大數據、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，那么大數據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料。
1）大數據
如今這個時代，無時無刻不在產生大數據。移動設備、廉價的照相機、無處不在的傳感器等等積累的數據。這些數據形式多樣化，大部分都是非結構化數據。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領先其他芯片在人工智能領域中用的最廣泛。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之上進行優化，再次提升了GPU的計算性能，有利于加速神經網絡的計算。如：cuDNN具有可定制的數據布局，支持四維張量的靈活維度排序，跨步和子區域，用作所有例程的輸入和輸出。在卷積神經網絡的卷積運算中實現了矩陣運算，同時減少了內存，大大提升了神經網絡的性能。
3）算法
主流的算法主要分為傳統的機器學習算法和神經網絡算法。神經網絡算法快速發展，近年來因為深度學習的發展到了高潮。
4）場景
人工智能經典的應用場景包括：
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
看完上述內容，你們掌握人工智能系統有哪些要素的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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