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人工智能
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人工智能AI之模型訓(xùn)練是什么

發(fā)布時間:2021-09-22 08:42:01 最后更新:2022-06-24 18:11:28 瀏覽次數(shù):3147

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,經(jīng)常聽到一個詞:“模型訓(xùn)練”,不禁疑惑:模型是什么東西?怎么樣訓(xùn)練的?訓(xùn)練后得到的結(jié)果是什么?

下面用圖簡單描述個人理解:

在人工智能中,面對大量用戶輸入的數(shù)據(jù)/素材,如果要在雜亂無章的內(nèi)容準(zhǔn)確、容易地識別,輸出我們期待輸出的圖像/語音,并不是那么容易的。因此算法就顯得尤為重要了。算法就是我們所說的模型。

當(dāng)然,算法的內(nèi)容,除了核心識別引擎,也包括各種配置參數(shù),例如:語音智能識別的比特率、采樣率、音色、音調(diào)、音高、音頻、抑揚(yáng)頓挫、方言、噪音等亂七八糟的參數(shù)。成熟的識別引擎,核心內(nèi)容一般不會經(jīng)常變化的,為實現(xiàn)”識別成功“這一目標(biāo),我們只能對配置參數(shù)去做調(diào)整。對于不同的輸入,我們會配置不同參數(shù)值,最后在結(jié)果統(tǒng)計取一個各方比較均衡、識別率較高的一組參數(shù)值,這組參數(shù)值,就是我們訓(xùn)練后得到的結(jié)果,這就是訓(xùn)練的過程,也叫模型訓(xùn)練。

所以:

模型 = 算法

訓(xùn)練 = 為達(dá)成高識別率的目標(biāo),使用大數(shù)據(jù),找出最優(yōu)配置參數(shù)的過程

結(jié)果 = 確定參數(shù)配置,實現(xiàn)高識別率

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