机器学习 - 传统人工智能
人工智能的旅程始于 1950 年代，当时计算能力还只是今天的一小部分。 人工智能从机器做出的预测开始，就像统计学家使用他的计算器进行预测一样。 因此，最初的整个人工智能开发主要基于统计技术。
在本章中，让我们详细讨论这些统计技术是什么。
统计技术
当今 AI 应用程序的开发始于使用传统的统计技术。 您必须在学校使用直线插值来预测未来值。 还有其他几种此类统计技术已成功应用于开发所谓的人工智能程序。 我们之所以说"所谓"，是因为我们今天拥有的 AI 程序要复杂得多，并且使用的技术远远超出了早期 AI 程序使用的统计技术。
此处列出了当时用于开发 AI 应用程序且仍在实践中的一些统计技术示例 −
- 回归
- 分类
- 集群
- 概率论
- 决策树
在这里，我们仅列出了一些足以让您开始使用 AI 的主要技术。 如果您正在基于有限数据开发 AI 应用程序，您将使用这些统计技术。
然而，今天的数据是丰富的。 分析我们拥有的那种庞大的数据统计技术并没有多大帮助，因为它们本身有一些局限性。 因此开发了更先进的方法，例如深度学习，以解决更复杂的问题。
随着在本教程中的推进，我们将了解什么是机器学习以及它如何用于开发复杂的 AI 应用程序。
