人工智能技术程序开发关键方式有:
1.培训模式:依据很多数据训练深度学习模型,再将模型部署到软件管理系统中。这也是人工智能技术程序开发流行方式。经典案例如图像识别技术、语音识别技术、推荐算法等。
研发流程:数据采集->数据预处理->逻辑回归模型->机器学习建模->模型评估->模型部署
2.增强学习方式:通过一系列尝试错误和重复学习,来练习AI系统发觉优解决方法。必须构建环境与智能体,设置个人行为对策与回报机制。经典案例如手机游戏AI和无人驾驶等。
研发流程:环境和智能体搭建->个人行为对策设置->练习全过程->对策评定->策略优化
3.迁移学习方式:应用早已练习好一点的深度学习模型,根据调整和广泛Tuning调节特殊每日任务,迅速建立模型。适用数据信息比较有限但相关行业有已经有模型状况。
研发流程:已经有模型选择->实体模型调整->实体模型普遍调节->细致调节->模型部署
4.异构计算方式:在CPU、GPU、FPGA等异构计算设备中开发设计并布署AI手机软件,提升计算特性。如GPU加快深度学习框架和FPGA加速逻辑推理等。
研发流程:异构计算硬件配置挑选->架构型号选择->编码或模型转换->性能评估->布署提升
5.自动机器学习方式:根据元学习培训等技术进行设备学习步骤的自动化技术。降低人力过程,更有效地产出率深度学习模型。归属于人工智能的前沿方位。
研发流程:每日任务抽象化->元数据搭建->元模型推理->自动化流程搭建->具体内容运用
,人工智能软件开发设计的核心就是数据与算法,开发方式重点围绕机器学习与深度神经网络进行。选择合适的每日任务和业务的方式,积淀有关项目经验,是成为人工智能技术工程师的重要。将来,自动机器学习、增强学习与迁移学习等新技术将会成为人工智能软件开发设计的重要途径。