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來(lái)源：DigiKey 人工智能（AI）已經(jīng)是當前科技業(yè)最熱門(mén)的話(huà)題，且其應用面涉及人類(lèi)生活的各個(gè)領(lǐng)域，對于各個(gè)產(chǎn)業(yè)都帶來(lái)相當重要的影響，且即將改變人類(lèi)未來(lái)發(fā)展的方方面面。本文將為您介紹與人工智能相關(guān)各種技術(shù)的概念介紹，以及先進(jìn)的Edge AI（邊緣人工智能）的最新發(fā)展與相關(guān)應用。 人工智能和機器學(xué)習是現代科技的核心技術(shù) 人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）是現代科技的核心技術(shù)之一，且已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到廣泛應用。人工智能是指讓機器具備類(lèi)似人類(lèi)智能的技術(shù)，使它們能夠進(jìn)行思考、學(xué)習、推理和解決問(wèn)題。機器學(xué)習則是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專(zhuān)注于如何讓機器從數據中學(xué)習和改進(jìn)自身的能力。機器學(xué)習依賴(lài)于算法和模型來(lái)從大量數據中提取模式，并據此做出預測或決策。 人工智能涵蓋了多種技術(shù)和方法，包括專(zhuān)家系統、語(yǔ)音識別、圖像處理、自然語(yǔ)言處理等。人工智能從概念上可以分為弱AI（狹義AI）、強AI（廣義AI）與超AI，弱AI專(zhuān)門(mén)針對特定任務(wù)設計的系統，如語(yǔ)音助手、推薦系統等。強AI則具備全面人類(lèi)智能的系統，能夠執行人類(lèi)能做的任何任務(wù)，目前仍處于發(fā)展階段，但離此目標已經(jīng)不遠。超AI則是超越人類(lèi)智慧的AI，能進(jìn)行超越人類(lèi)的創(chuàng )新和解決問(wèn)題。 依據不同應用需求來(lái)實(shí)行機器學(xué)習的訓練模式 機器學(xué)習指的便是機器學(xué)習人類(lèi)的思考與判斷能力，必須通過(guò)不同的訓練模式來(lái)協(xié)助機器學(xué)習人類(lèi)的思考模式與各種知識，每種訓練模式都有其獨特的特征和適用的場(chǎng)景。 首先便是監督式學(xué)習（Supervised Learning）模式，監督式學(xué)習使用已標注的數據集進(jìn)行訓練，即每個(gè)輸入數據都有一個(gè)對應的正確輸出（標簽）。監督式學(xué)習常應用于分類(lèi)（如垃圾郵件識別）和回歸（如房?jì)r(jià)預測）問(wèn)題，常見(jiàn)的算法包括線(xiàn)性回歸、支持向量機（SVM）、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。 監督式學(xué)習具有精確性高的優(yōu)點(diǎn)，因為其有明確的目標，訓練結果可解釋性強。不過(guò)，由于需要大量標注數據，而數據標注的成本高，且模型可能對標注數據中的偏差敏感，將導致過(guò)擬合的現象。 相對于監督式學(xué)習，另一種機器學(xué)習模式便是非監督式學(xué)習（Unsupervised Learning），非監督式學(xué)習使用無(wú)標注的數據集，算法根據數據的內在結構進(jìn)行學(xué)習，其主要用于數據分群（如顧客分類(lèi)）、降維（如主成分分析）、異常檢測等應用場(chǎng)景，常見(jiàn)的算法包括K-均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、主成分分析（PCA）、自編碼器（Autoencoders）等。 非監督式學(xué)習適用于無(wú)法獲取標注數據的場(chǎng)景，可探索數據的隱藏結構和模式，但因為沒(méi)有明確的目標，使其結果不易解釋?zhuān)赡茈y以評估模型的性能。 此外，還有一種機器學(xué)習模式是半監督式學(xué)習（Semi-Supervised Learning），其采用混合數據的方式，結合少量標注數據和大量無(wú)標注數據進(jìn)行訓練。其應用場(chǎng)景為當標注數據難以獲取但無(wú)標注數據豐富時(shí)，例如文本分類(lèi)或圖像識別，采用的算法包括圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（GNN）、生成式對抗網(wǎng)絡(luò )（GANs）的部分應用等。 半監督式學(xué)習在標注數據有限的情況下可提升模型性能，可平衡標注數據的稀缺性和無(wú)標注數據的豐富性，不過(guò)其訓練過(guò)程較為復雜，可能需要特殊的算法，且對標注數據的質(zhì)量較為敏感。 另一方面，還有一種機器學(xué)習模式是強化學(xué)習（Reinforcement Learning），其通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)進(jìn)行試錯學(xué)習，基于獎勵和懲罰來(lái)優(yōu)化行為策略。強化學(xué)習常用于決策問(wèn)題，如機器人控制、自動(dòng)駕駛、游戲AI等應用場(chǎng)景。常見(jiàn)的算法包括Q-學(xué)習、深度Q-網(wǎng)絡(luò )（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradient）等。 強化學(xué)習適合動(dòng)態(tài)和復雜環(huán)境中的決策問(wèn)題，可處理連續性和長(cháng)期的回報，但其訓練時(shí)間較長(cháng)，可能需要大量試驗來(lái)找到最佳策略，且其訓練過(guò)程不穩定，結果可能難以解釋。 機器學(xué)習還有一種自監督學(xué)習（Self-Supervised Learning）模式，模型可從無(wú)標注數據中自行產(chǎn)生標注，用于訓練，例如通過(guò)數據變換創(chuàng )建假想的標注。自監督學(xué)習主要應用于自然語(yǔ)言處理（NLP）和計算機視覺(jué)（CV），如預訓練模型BERT、GPT等應用場(chǎng)景，常見(jiàn)的算法包括自回歸模型、自編碼器、對比學(xué)習等。 自監督學(xué)習由于無(wú)需人工標注，因此適用于大規模無(wú)標注數據，在NLP等領(lǐng)域取得了很大成功，但其模型訓練過(guò)程復雜，運算成本較高，且其結果解釋性可能不佳。 AI和ML這兩者在各行各業(yè)中有著(zhù)廣泛的應用，像是在醫療領(lǐng)域，AI能夠協(xié)助診斷疾病、分析醫療圖像、個(gè)性化治療方案。在金融領(lǐng)域，機器學(xué)習應用于風(fēng)險評估、詐欺檢測、投資決策。在制造業(yè)，AI可用于生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化、質(zhì)量控制、預測性維護。在交通應用方面，自動(dòng)駕駛、交通管理系統中大量應用AI和ML。在零售業(yè)，個(gè)性化推薦、需求預測、客戶(hù)分析都是ML的應用場(chǎng)景。在娛樂(lè )業(yè)，流媒體平臺利用ML來(lái)推薦音樂(lè )、電影等內容。 上述這些訓練模式各有其獨特的應用場(chǎng)景和挑戰，選擇合適的模式取決于具體的數據特征和應用需求。AI和ML正在迅速改變我們的生活方式，并且在不斷推動(dòng)科技和社會(huì )的進(jìn)步，未來(lái)的發(fā)展將無(wú)可限量。 深度學(xué)習使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模仿人腦的結構和功能 深度學(xué)習（Deep Learning）則是機器學(xué)習的一個(gè)子領(lǐng)域，其核心在于使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)模仿人腦的結構和功能，以便從大量數據中自動(dòng)學(xué)習并提取特征。深度學(xué)習的成功在于它能夠處理復雜的數據，如圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言，并在許多應用中達到或超越人類(lèi)表現。 深度學(xué)習模型通常是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Artificial Neural Networks, ANN），它由多層的神經(jīng)元（也稱(chēng)為節點(diǎn)）組成，這些神經(jīng)元模仿了人腦中的神經(jīng)元結構。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的每一層將接收到的輸入數據進(jìn)行處理并傳遞給下一層。隨著(zhù)層數的增加，網(wǎng)絡(luò )可以捕捉到數據中越來(lái)越復雜的特征。 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Deep Neural Networks, DNN）則是包含多層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。這些隱藏層的數量使得網(wǎng)絡(luò )能夠在數據中學(xué)習到高階特征表示。這種深層結構使得深度學(xué)習特別適合處理大量數據，如圖像、語(yǔ)音和文本。 傳統機器學(xué)習模型往往需要手動(dòng)設計特征，而深度學(xué)習可以自動(dòng)從數據中學(xué)習和提取特征，這使得它在處理非結構化數據（如圖像和語(yǔ)音）方面特別有效。反向傳播（Backpropagation）則是一種訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的算法，它通過(guò)調整網(wǎng)絡(luò )中每個(gè)權重和偏差，最小化預測錯誤，從而提高模型的準確性。 深度學(xué)習在許多領(lǐng)域中已經(jīng)取得了顯著(zhù)成果，像是計算機視覺(jué)能力，可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）來(lái)自動(dòng)識別圖片中的物體或場(chǎng)景，或是進(jìn)行物體檢測，如自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的行人檢測，以及面部識別能力，這在安全和社交媒體中被廣泛使用。 另外還有自然語(yǔ)言處理（NLP）能力，可進(jìn)行語(yǔ)音識別，將語(yǔ)音轉換為文本，如Siri和Google Assistant，以及機器翻譯功能，如Google翻譯使用的翻譯技術(shù)。另外還有如文章自動(dòng)生成、聊天機器人等。在語(yǔ)音處理能力上，深度學(xué)習已經(jīng)可以做到語(yǔ)音合成，如文本轉語(yǔ)音（TTS）系統，以及做到情感識別，可從語(yǔ)音中識別說(shuō)話(huà)者的情感狀態(tài)。 醫療健康是深度學(xué)習的重要發(fā)展領(lǐng)域，通過(guò)深度學(xué)習可進(jìn)行醫學(xué)圖像分析，如腫瘤檢測、病理學(xué)診斷等，也可以應用在基因組學(xué)，用于理解基因數據并預測疾病風(fēng)險。 此外，在自動(dòng)駕駛應用，深度學(xué)習用于感知周?chē)h(huán)境，做出駕駛決策，控制車(chē)輛的運動(dòng)。在游戲AI領(lǐng)域，深度學(xué)習幫助AI自主學(xué)習如何在復雜的游戲環(huán)境中做出決策，如AlphaGo。深度學(xué)習已經(jīng)成為推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，并在許多領(lǐng)域中帶來(lái)了革命性的變革。隨著(zhù)計算能力的增強和數據的增多，深度學(xué)習的應用前景將越來(lái)越廣泛。 Edge AI的分布式計算方式更加快速穩定與安全 Edge AI是指在邊緣設備上運行人工智能（AI）算法和模型的技術(shù)，這些設備包括物聯(lián)網(wǎng)設備、智能手機、嵌入式系統等。與傳統的云AI不同，Edge AI在設備本地進(jìn)行數據處理和決策，而不是將數據傳輸到遠程的云服務(wù)器進(jìn)行分析。這樣的分布式計算方式使得系統能夠更加快速、穩定、并且在一些情境下更加安全地運行。 Edge AI具有低延遲的特性，由于數據處理在本地完成，Edge AI能夠大幅降低響應時(shí)間，適合需要實(shí)時(shí)反應的應用，如自動(dòng)駕駛或工業(yè)自動(dòng)化。此外，隨著(zhù)硬件技術(shù)的進(jìn)步，邊緣設備具備了強大的計算能力，使得復雜的AI任務(wù)可以在本地高效地運行。 Edge AI在數據隱私與安全性上又比云AI要更好，因為數據是在本地處理和存儲，減少了數據傳輸到云的需求，有助于保護用戶(hù)隱私并降低數據泄漏風(fēng)險。此外，由于是在本地進(jìn)行數據分析和處理，僅傳輸需要的數據到云，因此可減少了網(wǎng)絡(luò )帶寬的消耗，適合在網(wǎng)絡(luò )資源有限的環(huán)境中使用。Edge AI并具有可擴展性與分布性，Edge AI使得AI應用可以更加靈活地部署和擴展，系統可以分布式運行，減少單點(diǎn)故障的風(fēng)險。 Edge AI的應用領(lǐng)域相當廣泛，最常見(jiàn)的便是智能家居應用，Edge AI可以應用于智能音箱、智能監控、智能家電等設備，可提升用戶(hù)體驗并保護數據隱私。在制造業(yè)中，Edge AI可用于機器狀態(tài)監控、質(zhì)量檢測、故障預測，實(shí)現工廠(chǎng)的工業(yè)自動(dòng)化與智能運營(yíng)。 在醫療健康領(lǐng)域，Edge AI可以運行在可穿戴設備中，實(shí)時(shí)監測用戶(hù)的健康數據，如心率、血壓等，并提供個(gè)性化的健康建議。在智能交通應用，Edge AI可用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)，能夠快速處理車(chē)輛周?chē)臄祿�，做出�?shí)時(shí)決策，確保行車(chē)安全。 在零售業(yè)中，Edge AI可以實(shí)現智能貨架管理、自動(dòng)收銀、需求預測等功能。在物流中，則可用于包裹跟蹤、路線(xiàn)優(yōu)化等。在農業(yè)應用中，Edge AI在智能農業(yè)中應用廣泛，如實(shí)時(shí)監測農作物的生長(cháng)環(huán)境、病蟲(chóng)害預測、農業(yè)機械自動(dòng)化控制等。 Edge AI因其低延遲、高效和數據隱私保護等特性，成為了許多場(chǎng)景下的理想解決方案，尤其是在需要實(shí)時(shí)反應和分布式處理的應用中。 
結語(yǔ) 人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）正在重新定義各個(gè)行業(yè)的未來(lái)，提供了自動(dòng)化、智能化和數據驅動(dòng)的解決方案。從醫療健康到工業(yè)自動(dòng)化，這些技術(shù)已經(jīng)展現出巨大的潛力。而Edge AI的出現則進(jìn)一步提升了AI系統的效率與安全性，使得實(shí)時(shí)處理成為可能，同時(shí)保護用戶(hù)隱私。隨著(zhù)技術(shù)的持續發(fā)展，AI、ML和Edge AI將不斷推動(dòng)創(chuàng )新，為全球經(jīng)濟和社會(huì )帶來(lái)更加智能、便捷的生活方式。 未來(lái)我們還將為您介紹更多關(guān)于Edge AI與機器學(xué)習的應用特性與軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境、硬件類(lèi)型與相關(guān)的傳感器介紹，敬請期待。您也可以到 DigiKey網(wǎng)頁(yè) 來(lái)進(jìn)一步了解與Edge AI相關(guān)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)與解決方案。 |
