人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，由于受到数据、计算力、智能算法等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。
2022年以来，以ChatGPT为代表的大模型一夜爆火，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。人工智能技术突然进入了新的阶段。
数据、计算力和算法被认为是人工智能发展的三大核心要素，数据是基础，算法是核心，计算力是支撑。
所有机器学习模型都旨在学习某个函数 (f)，该函数提供输入值 (x) 和输出值 (y) 之间最精确的相关性。Y=f(X)
最常见的情况是，我们有一些历史数据X和Y，并且可以部署 AI 模型来提供这些值之间的最佳映射。结果不可能 100% 准确，否则这将是一个简单的数学计算，不需要机器学习。相反，我们训练的 f 函数可用于使用新的 X来预测新的Y，从而实现预测分析。各种机器学习模型通过采用不同的方法来实现这一结果，这是机器学习的基本原理。
现实中面临的问题数量巨大，用于解决这些问题的机器学习模型也多种多样，因为某些算法比其他算法更擅长处理某些类型的问题。因此，我们需要清楚地了解每种算法的优点与缺点，今天我们列出了 10 种最流行的 AI 算法，期望对大家有所帮助。
1、线性回归
迄今为止，线性回归在数理统计中的应用已有 200 多年的历史。该算法的要点是找到对我们尝试训练的函数f的精度影响最大的系数(B)值。最简单的例子是y= B0 + B1 * x，其中 B0 + B1 是所讨论的函数。
通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。该算法成功的核心要求是拥有清晰的数据，其中没有太多噪声（低值信息），并删除具有相似值（相关输入值）的输入变量。
线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！
这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。
线性回归算法经常用在对金融、银行、保险、医疗保健、营销和其他行业的统计数据进行梯度下降优化。
2、逻辑回归
逻辑回归是另一种流行的人工智能算法，能够提供二进制结果。这意味着该模型既可以预测结果，又可以指定 y 值的两类之一。该函数也是基于改变算法的权重，但由于使用非线性逻辑函数来转换结果，因此有所不同。该函数可以表示为一条 S 形线，将真值与假值分开。
成功的要求与线性回归相同——删除相同值的输入样本并减少噪声量（低值数据）。这是一个非常简单的函数，可以相对快速地掌握，并且非常适合执行二元分类。
3、决策树
这是最古老、最常用、最简单且最高效的机器学习模型之一。它是一个经典的二叉树，每次分割都会做出“是” 或“否”的决定，直到模型到达结果节点。
在这一算法中，训练模型通过学习树表示（Tree representation）的决策规则来学习预测目标变量的值。树是由具有相应属性的节点组成的。在每个节点上，我们根据可用的特征询问有关数据的问题。左右分支代表可能的答案。最终节点（即叶节点）对应于一个预测值。
每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。节点越高，其属性就越重要。
该模型简单易学，不需要数据标准化，常用于回归和分类任务。
4、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。这是一种简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂问题。它可以计算两种类型的概率：
- 各班级出场机会一次
- 假设有额外的x修饰符，则独立类的条件概率。
该模型被称为朴素模型，因为它的运行假设所有输入数据值彼此无关。虽然这在现实世界中不可能发生，但这种简单的算法可以应用于大量标准化数据流，以高度准确地预测结果。
5、支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量
在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。
超平面与最近的类点之间的距离称为边距。最优超平面具有最大的边界，可以对点进行分类，从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。
最好的超平面是具有最大正向量并分隔大部分数据节点的超平面。这是一个极其强大的分类机，可以应用于广泛的数据标准化问题。
6、K-最近邻
这是一个非常简单但非常强大的机器学习模型，使用整个训练数据集作为表示字段。结果值的预测是通过检查整个数据集中具有相似值的 K 个数据节点（所谓的邻居）并使用欧几里德数（可以根据值差异轻松计算）来确定结果值来计算的。结果值的预测是通过检查整个数据集中具有相似值的 K 个数据节点（所谓的邻居）并使用欧几里德数（可以根据值差异轻松计算）来确定结果值来计算的。
此类数据集可能需要大量计算资源来存储和处理数据，当存在多个属性时，会遭受准确性损失，并且必须不断进行整理。然而，它们的工作速度非常快，在大型数据集中查找所需值时非常准确且高效。
7、K- 均值
K- 均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。
该算法根据每个数据点的特征，将每个数据点迭代地分配给 K 个组中的一个组。它为每个 K- 聚类（称为质心）选择 K 个点。基于相似度，将新的数据点添加到具有最近质心的聚类中。这个过程一直持续到质心停止变化为止。
8、随机决策森林或套袋
这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。为了对新对象进行分类，我们从每个决策树中进行投票，并结合结果，然后根据多数投票做出最终决定。
随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并将结果聚合（就像将许多样本收集在一个袋子中）以找到更准确的输出值。
不是寻找一条最佳路线，而是定义多条次优路线，从而使整体结果更加精确。如果决策树解决了您所追求的问题，那么随机森林是该方法的一种调整，可以提供更好的结果。
9、降维
由于我们今天能够捕获的数据量之大，机器学习问题变得更加复杂。这就意味着训练极其缓慢，而且很难找到一个好的解决方案。这一问题，通常被称为“维数灾难”（Curse of dimensionality）。
降维（Dimensionality reduction）试图在不丢失最重要信息的情况下，通过将特定的特征组合成更高层次的特征来解决这个问题。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最流行的降维技术。
主成分分析通过将数据集压缩到低维线或超平面 / 子空间来降低数据集的维数。这尽可能地保留了原始数据的显著特征。
可以通过将所有数据点近似到一条直线来实现降维的示例。
10、深度神经网络
神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。它将上一层的输出特征作为下一层的输入进行特征学习，通过逐层特征映射后，将现有空间样本的特征映射到另一个特征空间，以此来学习对现有输入具有更好的特征表达。深度神经网络具有多个非线性映射的特征变换，可以对高度复杂的函数进行拟合。如果将深层结构看作一个神经元网络，则深度神经网络的核心思想可用三个点描述如下:
(1)每层网络的预训练均采用无监督学习；
(2)无监督学习逐层训练每一层，即将上一层输出作 下一层的输入；
(3)有监督学习来微调所有层(加上一个用于分类的分类器)。
深度神经网络与传统神经网络的主要区别在于训练机制。
为了克服传统神经网络容易过拟合及训练速度慢等不足，深度神经网络整体上采用逐层预训练的训练机制，而不是采用传统神经网络的反向传播训练机制。
优点：
- 克服了人工设计特征费时、费力的缺点；
- 通过逐层数据预训练得到每层的初级特征；
- 分布式数据学习更加有效（指数级）；
- 相比浅层建模方式，深层建模能更细致高效的表示实际的复杂非线性问题。
DNN 是最广泛使用的人工智能和机器学习算法之一。基于深度学习的文本和语音应用程序、用于机器感知和 OCR 的深度神经网络、使用深度学习来增强强化学习和机器人运动以及 DNN 的其他杂项应用都有显着改进。
总结
正如您所看到的，人工智能算法和机器学习模型种类繁多。有些更适合数据分类，有些则在其他领域表现出色。没有一种算法适合所有领域，因此选择最适合您的情况的算法至关重要。