人工智能技术包括什么
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人工智能技术包括： 1. 机器学习。 2.知识图谱。 3. 自然语言处理。 4.机器翻译。 5.语义理解。 6.问答系统。
1. 机器学习
机器学习是一门交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近论、神经网络、优化论、计算机科学、脑科学等诸多领域。 它研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为以获得新知识。 或者说技能，重组现有的知识结构来不断提高自身的性能，是人工智能技术的核心。 基于数据的机器学习是现代智能技术的重要方法之一。 研究从观察到的数据（样本）出发人工智能的公司有哪些，寻找规律，并利用这个规律来预测未来的数据或难以观察到的数据。
根据不同的学习模式、学习技术和算法，机器学习有不同的分类方法。 根据学习模式，机器学习分为监督学习、非监督学习和强化学习。 按照学习方式，机器学习可以分为传统机器学习和深度学习。
2.知识图谱
知识图谱本质上是一个结构化的语义知识库。 它是由节点和边组成的图数据结构。 它以符号的方式描述了化学世界中的概念及其关系。 它的基本单位是“实体-关系-实体”。 ” 三元组，以及实体及其关联的“属性-值”对。不同的实体通过关系相互连接，形成网络化的知识结构。在知识图谱中，每个节点代表现实世界中的一个“实体”，并且每条边都是实体之间的一种“关系”，简单来说，知识图谱就是将所有不同类型的信息连接在一起得到的关系网络，提供从“关系”的角度分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、群体欺诈等公共安全领域。 需要采用异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。 不同寻常的是，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销等方面具有巨大优势，成为业界流行的工具。 而且知识图谱的发展还存在很大的挑战，比如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据冗余。 随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
3. 自然语言处理
自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。 它研究各种可以使用自然语言实现人与计算机之间有效通信的理论和技术。 它涉及的领域很多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
4.机器翻译
机器翻译技术是指借助计算机技术将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。 基于统计的机器翻译方法突破了以往基于规则和基于实例的翻译方法的局限性，翻译性能得到了极大的提高。 基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景中的成功应用，凸显了其巨大的潜力。 随着上下文语境表示和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩大，机器翻译将在多轮对话翻译和文本翻译领域取得更大进展。
5.语义理解
语义理解技术是指借助计算机技术理解文本文本并回答与文本相关的问题的过程。 语义理解更注重对上下文的理解和对答案准确性的控制。 随着 MCTest 数据集的发布，语义理解得到了更多的关注，并取得了快速发展。 相关的数据集和相应的神经网络模型层出不穷。 语义理解技术将在智能客服、产品人工问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答和对话系统的准确率。
6.问答系统
问答系统分为开放域对话系统和特定领域问答系统。 问答系统技术是指让计算机像人一样用自然语言与人交流的技术。 人们可以向问答系统提交以自然语言表达的问题，系统将返回相关性高的答案。 虽然问答系统的应用产品已经很多，但大部分应用在实际的信息服务系统和智能手机助手等领域。 问答系统的鲁棒性始终存在问题和挑战。
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