"大数据与人工智能解惑.pptx"
这篇文档主要探讨了大数据与人工智能的关系以及人工智能的历史和发展。人工智能的概念自1956年的达特茅斯会议以来，逐渐成为研究焦点。随着技术的进步，当机器具备了语音识别、图像识别、自然语言理解等人类智能特征时，大数据人工智能时代便宣告到来。
文档中提到了人工智能的应用，包括但不限于以下几个方面：
1. **围棋人工智能**：以AlphaGo为例，展示了人工智能在复杂策略游戏中的卓越表现。
2. **聊天机器人**：通过模拟人类对话，提供24小时在线服务。
3. **图片识别**：利用深度学习技术如卷积神经网络(CNN)，实现对图像内容的准确识别。
4. **人脸识别**：广泛应用于安全监控、手机解锁等领域。
5. **图片文字提取**：OCR技术用于自动识别和提取图像中的文字信息。
6. **自动驾驶汽车**：结合传感器数据，实现车辆自主导航和安全驾驶。
接着，文档详细介绍了机器学习作为人工智能的核心部分。它涉及算法的选择和模型构建，通过数据驱动对未来事件进行预测。机器学习分为传统的模型算法和深度学习算法：
1. **传统模型算法**：包括决策树、K-近邻(K-NN)、支持向量机(SVM)、关联分析(Apriori)、隐马尔科夫模型(HMM)、AdaBoost和朴素贝叶斯等。
2. **深度学习算法**：如深度神经网络(DNN)用于搜索排序和推荐系统；卷积神经网络(CNN)适用于图像识别和视频分析；循环神经网络(RNN)则在语音识别和自然语言处理中发挥重要作用。
此外，文档还提到了人工智能在投资策略中的应用，如智能P2P投资系统的预测流程，以及如何利用新闻和政策预测投资走向。在这个过程中，数据收集、处理和分析至关重要，包括文本向量化、信息抽取、中文分词、特殊过滤和情感分析等步骤。
在词向量表示部分，介绍了两种常见的方法：
1. **One-Hot稀疏编码**：将每个词表示为一个二进制向量，只有一个位置为1，其余为0，占用空间大且无法捕捉词汇间的语义关系。
2. **Embedding稠密编码**：如Word2Vec，通过学习词的分布式表示，捕捉词汇之间的语义和语法联系，使得相似的词在向量空间中接近。
最后，以卷积神经网络(CNN)为例，讲解了其基本原理，包括如何对二维图像进行卷积、池化操作，以提取特征并进行分类或识别。
该文档全面概述了人工智能的发展历程、关键应用和机器学习技术，尤其强调了深度学习在现代AI中的重要地位，以及如何利用大数据进行模型训练和实际应用。
