人工智能开发的难点有什么？这些问题别说你没遇到过

1、人工智能开发的难点有什么——计算很难在一瞬间完成

任何人工智能解的计算都需要一定的时间。解决方案的响应速度对商业应用的成功起着关键作用。不能总是盲目地假设所有数据集上的任何算法都可以在指定的时间内完成。您需要测试算法的性能是否在可接受的应用程序范围内。

例如，在搜索引擎中，用户对返回结果的时间很耐心。如果用户等待超过10秒，50%的用户将丢失。如果等待时间超过1分钟，90%以上的用户将丢失。在智能应用系统的开发中，为了获得更好的算法精度，不能忽视系统的运行和等待时间，否则会导致整个产品的失败。

2、人工智能开发的难点有什么——数据的大小很重要

当我们考虑智能应用时，数据大小是一个重要因素。数据规模的影响可以分为两个方面：一是规模会影响应用系统的响应速度，我们在前一节中刚刚提到;二是测试在大型数据集上挖掘有价值结果的能力。例如，为100个用户开发的电影或音乐推荐系统可以很好地工作，但是如果将相同的算法移植到10万个用户的环境中，效果可能不令人满意。

其次，使用更多数据进行训练的简单算法要比受到维数诅咒的复杂算法好得多。与拥有海量数据的大型企业Google类似，其优秀的应用效果不仅来自复杂复杂的算法，还来自于其对海量训练数据的大规模分析和挖掘。

3、人工智能开发的难点有什么——不同的算法有不同的扩展能力

我们不能假设所有智能应用系统都可以通过简单地添加服务器来扩展其性能。有些算法是可伸缩的，而另一些则不是。

例如，如果我们想从数以亿计的文章标题中找到具有相似标题的文章，请注意，并非所有的集群算法此时都可以并行运行，在设计系统时应考虑可伸缩性。在某些情况下，需要将数据分割成更小的集合，并使智能算法能够在每个集合上并行运行。在设计系统时，所选择的算法往往需要有一个并行版本，这需要在开始时考虑，因为在算法周围有很多相关的业务逻辑和架构需要考虑。

4、人工智能开发的难点有什么——没有一刀切的方法

你可能听过这样一句话：“当你有锤子的时候，一切都像钉子”。这里的意思是：没有通用算法可以解决所有智能应用问题。

智能应用软件类似于所有其他软件，有其特定的应用领域和局限性。面对新的应用领域，我们必须充分验证原有方法的可行性，你最好尝试用新的视角来审视问题，因为不同的算法在解决具体问题时更有效、更合适。

5、人工智能开发的难点有什么——数据并非一切

基本上，机器学习算法不是魔术。它需要从训练数据开始逐步扩展到未知数据。

例如，如果你已经知道数据的分布，那么通过图模型来表达这些先验知识是非常有效的。除了数据之外，您还需要仔细考虑哪些先验知识可以应用到这个领域，这将有助于开发更有效的分类器。数据和行业经验的结合往往可以事半功倍。

以上就是《人工智能开发的难点有什么？这些问题别说你没遇到过》的全部内容，我们通常都知道人工智能解决方案的响应速度对商业应用的成功起着关键作用，环球网校小编提醒您，如果你想知道更多人工智能知识，可以点击下方资料下载链接。