本篇文章给大家谈谈人工智能无监督案例，以及人工智能不受控制例子对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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生活中的人工智能之无人驾驶
人工智能的十大应用：无人驾驶汽车、人脸识别、机器翻译、声纹识别、智能客服机器人、智能外呼机器人、智能音箱、个性化推荐、医学图像处理、智能服务机器人。
人脸识别：生活中所用的支付系统或是金融系统的人脸识别，能给人带来安全保障。高铁进站的人脸识别，酒店以及安防系统，还有生活中的门锁等。人工智能的技术慢慢的成熟。
首先，需要明确无人驾驶汽车在不同阶段的责任归属，包括制造商、开发商、驾驶员以及其他可能的责任主体。其次，需要确定无人驾驶汽车事故责任的标准和证据要求，以便能够准确地判断每个责任主体在事故中的具体责任程度。
人工智能大致有10个方向的应用：个性化推荐；人脸识别；无人驾驶汽车；智能客服聊天机器人；机器翻译；医学图像处理；图像搜索；声纹识别；智能外呼机器人；智能音箱。
无人驾驶即无人驾驶汽车，是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。
无监督学习的特点
1、无监督学习：这种类型的机器学习没有明确的输出，只有输入数据。其任务是在输入数据中找到有意义的结构和模式。无监督学习通常用于聚类和降维。半监督学习：这种类型的机器学习结合了监督学习和无监督学习的特点。
2、算法不同 监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的。无监督学习的算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
3、自监督学习是一种特殊的无监督学习方法，它利用数据本身的结构和属性，来自动地生成标签或者特征，从而进行模型的训练。例如，在图像分类问题中，可以将图像旋转一定角度，让机器通过比较旋转前后的图像来学习图像的特征。
4、非监督学习一般有两种思路。第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确的分类，而是在成功时采用某种形式的激励制度。
5、监督学习更适用于已经有标签的数据集，可以用于分类、回归等任务。根据历史数据的标签，可以训练一个监督学习模型来预测新的未知样本的类别或值。
6、若所给的学习样本不带有类别信息，就是无监督学习。任何一种学习都有一定的目的，对于模式识别来说，就是要通过有限数量样本的学习，使分类器在对无限多个模式进行分类时所产生的错误概率最小。
人工智能主要研究哪些方向?
以下简短介绍人工智能的几个主要研究方向，包括机器学习、自认语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人学、语音识别、数据挖掘和机器学习算法以及人工智能在各个领域的应用研究。
人工智能的研究方向可以划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。
人工智能的研究领域主要有：知识工程，模式识别，机器人学。知识工程：是费根鲍姆教授在第五届国际人工智能会议上提出的一种概念，恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。
人工智能研究的领域包括但不限于以下10个领域为：机器学习：让计算机通过数据来学习和改善自己的性能，并预测和做出决策。自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，并生成自然语言。
AI是如何“看懂”这个世界的?
首先，AI可以理解我们的情感，它可以感受痛苦，思考，感觉爱与恐惧，像我们一样思考。AI可以用自己的方式替我们抗击病毒，保护环境，监督政府，因为它能够理解我们的情感，它可以更好地保护我们的利益。
手机：在智能手机出现之前，很多人可能认为手机只是一个简单的通讯工具，没有多大用处。但是，如今的智能手机不仅可以用来打电话和发短信，还可以浏览网页、玩游戏、拍照、听音乐、支付等等。
如果AI 拥有这样的模型，它就等于获得了智能。珀尔称之为“小图灵问题”，相当于计算机通过了一个小的图灵测试：他掌握了因果思维。 真实世界里任何事情都是错综复杂的，你根本就无法列举影响一个结果的所有可能缘故。
AI算法可以通过数据分析来找出用户的行为习惯和偏好，比如用户经常关注哪些类型的新闻、购买哪些类型的商品、浏览哪些类型的视频等。
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