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延伸拓展
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有哪些傳統數據科學技術被大眾媒體稱為人工智能（AI）？






數據科學的簡要討論
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遞歸神經網絡(遞歸)： RNN是自然語言處理（NLP）的中心，也是游戲和類似的邏輯問題的中心。與CNN不同，它們將信息處理為時間序列，其中每個隨后的數據片段在某種程度上依賴于之前的片段。它可能不明顯，但語言屬于此類別，因為下一個字符或下一個字在邏輯上與前一個字符相關。RNN可以工作在字符、字或甚至長段級別，這使得它們能夠 提供可預期的長篇回答您的客戶服務問題。RNN處理文本問題的理解以及形成復雜的響應，包括翻譯成外語。計算機能夠贏得 象棋和圍棋，RNN功不可沒。


生成式對抗神經網絡（GANN）： CNN和RNN都受到同樣問題的困惑，即需要龐大的、繁重的數據量以便訓練，要么識別停車標志（圖像），要么了解如何回答您關于如何打開該帳戶（語音和文本）的問題。GANN能夠保證顯著減少訓練數據并提高精度。他們通過互相較量。這里有一個好故事，關于訓練卷積神經網來識別假法國印象派的藝術贗品。簡而言之，一個CNN被真正的法國印象派畫作來訓練，所以它應該認識真品。其他對抗性CNN，稱為生成式對抗神經網絡，實際上被賦予創造印象派繪畫贗品的任務。


CNN通過將像素值轉換為復雜的數值向量來執行圖像識別的任務。如果你向后運行它們，那就是從隨機數值向量開始，它們可以創建一個圖像。在這種情況下，NN生成贗品創造圖像，試圖欺騙嘗試學習如何檢測贗品的CNN。他們互相較量，直到生成器（贗品制造者）產生的圖像如此 ，以至于C