人工智能预测分析的关系是什么？这些内容才是重点

让我们回顾一些有助于定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些边界。当然，预测分析的核心是预测一些事情。谁会买?一些设备会坏吗?哪个价格会使利润更大?每个问题都可以通过以下熟悉的工作流解决：

人工智能预测分析的关系是什么？首先，我们确定要预测的度量或状态，并收集有关该度量或状态的历史信息。例如，确定数百万客户中的哪一个对过去的营销活动做出了响应。

接下来，我们收集更多可能与预测目标相关的数据。例如，每个客户的过去支出、人口概况等。

然后，我们通过一个或多个算法传递数据，这些算法试图找到目标和附加数据之间的关系。

人工智能预测分析的关系是什么？通过此过程，将创建一个模型，并在其中输入新数据时生成一个预测。如果客户有这些信息，她会如何反应?如果我们现在定价，我们能赚多少利润?

人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。

以图像识别为例。首先，我们发现了一堆猫的照片。然后我们拍了一堆非猫的照片。我们学习通过深度学习算法准确地预测图像是否是猫。当获得新的图像时，该模型将以图像是猫的概率来回答。听起来像是预测分析，不是吗?

现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的语句，其中包含我们所关心的特定含义。我们还收集了许多其他的陈述。我们对数据运行NLP进程，试图找出如何区分哪些是重要的，哪些是被要求的。当我们在程序中输入一行新的文本时，它将以概率的方式确定语句的含义。NLP过程将为各种可能的解释分配概率并将其发送回去(想想沃森所扮演的危险)。听起来也像是预测。

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