一文看懂人工智能里的算法（4个特征+3个算法选择 Tips）
在数学和计算机科学中，算法是如何解决一类问题的明确规范。算法可以执行计算，数据处理和自动推理任务。
作为一种有效的方法，算法可以在有限的空间和时间内以及用于计算函数的明确定义的形式语言中表达。从初始状态和初始输入开始，指令描述了一种计算，当执行时，通过有限个明确定义的连续状态，最终产生“输出”和终止于最终结束状态。
算法的概念已经存在了几个世纪。希腊数学家在例如Eratosthenes的筛子中使用算法来寻找素数，并使用Euclidean算法来找到两个数的最大公约数。算法这个词本身来自9世纪的数学家MuḥammadibnMūsāal-Khwārizmī，拉丁化的Algoritmi。对于现代算法概念的部分形式化始于试图解决大卫希尔伯特于1928年提出的Entscheidungsproblem（决策问题）。后来的形式化被定义为试图定义“有效可计算性”或“有效方法”。这些形式化包括1930年，1934年和1935年的Gödel-Herbrand-Kleene递归函数，1936年的AlonzoChurch的lambda演算，1936年的EmilPost的Formulation1，以及1936-37和1939年的AlanTuring的图灵机。
查看详情
云计算、大数据、人工智能的区别
一、什么是人工智能?通俗来说，利用计算机及其相关设备来模拟和实现人类或者是智能生物的思想和行为，从而达到更彻底地代替人类进行生产活动，就是人工智能。人工智能有很多学派和技术路线，多以数学理论为工具，比如统计学、线性代数和概率论等。它聚焦于解决现实中的问题，它最接近于终端应用，如分类、识别，更聚焦于算法及其应用。
二、什么是大数据?以前没有大数据技术时，人们分析一件事，只能用统计学原理，通过抽样进行分析，但是抽样肯定没有全部数据更能说明问题，因此大数据出现了，能够实现全量数据的采集、存储、处理与分析，其重点在存储与处理上。
三、什么是云计算?云计算的核心是对资源的管理、资源的分配、资源的调度优化，提高可靠性和可用性。常见的技术有虚拟化技术、分布式系统技术、集群技术、数据中心技术、负载均衡调度技术、租户技术等，所以云计算聚焦于资源管理(硬件，软件，存储，网络)。
四、大数据和云计算之间的关系在大数据的存储与计算过程中，一台机器不够，就要部署很多台的机器，有的甚至成百上千台，大数据处理所用到的软件也需要分布式的部署到不同的机器上，这对软、硬件资源的管理和运维带来的很大挑战。而云计算正好可以解决这一问题，所以大数据系统的运行不是必须借助于云计算，但是利用云计算技术可大大提高部署和运行管理的效率，也是当前大部分人的选择。
五、大数据和人工智能之间的关系由于当前的人工智能技术主要就是深度机器学习，都是通过大量的样本数据进行训练，得出算法模型。这个训练过程往往需要大量的数据存储与计算，所以这就用到了大数据的相关技术。可以说人工智能算法的实现，是由大数据技术来进行支撑的。
六、人工智能与云计算之间的关系人工智能与云计算之间，一方面是体现在人工智能对大数据的依赖，而大数据技术对云计算之间又有依赖，以及人工智能训练平台的部署与管理本身也需要用到云计算技术来提高效率。另一方面则在人工智能算法模型常常需要包装成PaaS服务供开发者使用，或者一些人工智能应用包装成SaaS服务使用。
七、大数据和人工智能之间的关系简单来说，就是以云计算为资源管理基础，以大数据技术为数据处理的基础，以人工智能算法作为数据分析的基础，来支撑现代智能化的应用。