伴隨著社會(huì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能技術(shù)對(duì)人類的影響越來越大，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛。正如周海中國(guó)際知名學(xué)者所說，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能時(shí)代即將到來；屆時(shí)，人工智能技術(shù)將廣泛應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科，會(huì)產(chǎn)生意想不到的效果。目前，人工智能技術(shù)在預(yù)測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，尤其是趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法。

預(yù)測(cè)未來是人們夢(mèng)寐以求的能力。趨勢(shì)是事物明確可預(yù)見的發(fā)展方向，趨勢(shì)預(yù)測(cè)是分析未來某個(gè)時(shí)期某個(gè)趨勢(shì)會(huì)發(fā)生什么樣的方向性變化。人工智能技術(shù)是預(yù)測(cè)領(lǐng)域的核心，數(shù)據(jù)和計(jì)算能力是基礎(chǔ)；這種技術(shù)的實(shí)用性主要得益于數(shù)據(jù)的積累和計(jì)算能力，其中趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法在許多方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

大數(shù)據(jù)分析就經(jīng)濟(jì)而言

投資股票市場(chǎng)的目的是為了盈利，所以在決定購買哪只股票之前，我們會(huì)先查一下公司的相關(guān)信息，搜索一下最近甚至之前與公司相關(guān)的新聞，逛逛炒股貼吧，看看微博上關(guān)于公司的相關(guān)信息。假如公司前景清晰(正面報(bào)道很多)，那么投資股票的回報(bào)可能會(huì)更高。此外，投資股票市場(chǎng)，還需要查看各種數(shù)據(jù)，如K線等。有時(shí)候我們會(huì)看到某只股票持續(xù)下跌，并有上漲的趨勢(shì)，也許此時(shí)是最好的購買時(shí)機(jī)，因?yàn)檫@只股票很可能觸底反彈。人工智能技術(shù)中的線性回歸算法在股票預(yù)測(cè)中起著重要作用。

另外，人工智能技術(shù)對(duì)股票價(jià)格趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，也是一項(xiàng)深入學(xué)習(xí)的實(shí)踐。它利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)近幾年與某股相關(guān)的K線走勢(shì)，以及公司相關(guān)報(bào)道的情感分析作為數(shù)據(jù)集，通過培訓(xùn)獲得可預(yù)測(cè)股票價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并利用該模型對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。此時(shí)，趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法(如ARIMA模型，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，Prophet模型等)很可能會(huì)大顯身手。盡管不同的模型會(huì)有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，但是它們對(duì)股票價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)有一定的參考價(jià)值。

2021年6月25日，歐洲杯小組賽全部結(jié)束，接下來是淘汰賽。對(duì)于接下來的比賽，很多彩票玩家通過分析大量數(shù)據(jù)來建立模型，從而做出科學(xué)的預(yù)測(cè)。他們利用人工智能技術(shù)建立比賽趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，篩選比賽隨機(jī)性的東西，找到有價(jià)值的賭注比賽。人工智能技術(shù)具有人力無法比擬的優(yōu)勢(shì)。研究成千上萬場(chǎng)比賽的數(shù)據(jù)，建模后出的結(jié)果非常接近事實(shí)。

大數(shù)據(jù)分析就醫(yī)療而言

近來，美國(guó)谷歌公司開發(fā)了一種新的趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，可以預(yù)測(cè)人類的死亡時(shí)間，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。該技術(shù)測(cè)試了醫(yī)院病人所面臨的一系列臨床問題。谷歌公司從兩個(gè)醫(yī)療中心至少有216,000名成年病人，采用了人工智能技術(shù)，測(cè)試時(shí)間至少為24小時(shí)。研究者們從電子健康記錄中獲得了大量的資料。該算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)，重新住院，延長(zhǎng)住院時(shí)間和出院診斷。這些算法都被證明比以前公布的算法更精確。

人類的語言模式可以揭示一個(gè)人患精神病的風(fēng)險(xiǎn)。近幾年來，研究者們把目標(biāo)轉(zhuǎn)向了計(jì)算機(jī)算法，幫助心理健康專家分析高危人群的語言，從他們的演講中發(fā)現(xiàn)了線索。西奈山醫(yī)學(xué)院，紐約州立精神病學(xué)研究所，加州大學(xué)洛杉磯分校和其他機(jī)構(gòu)的研究者們使用了一種趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法來研究93名危險(xiǎn)人群的語言模式。研究者說，這種算法能識(shí)別出哪些患者患有精神疾病，準(zhǔn)確率達(dá)到83%。

Google的研究人員最近也發(fā)現(xiàn)了一種新的方法：掃描眼睛，并通過趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法評(píng)估一個(gè)人患心臟病的風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)患者眼后掃描的分析，該公司的軟件可以準(zhǔn)確地推斷種數(shù)據(jù)，包括個(gè)人年齡，血壓，以及他們是否吸煙。這樣就可以用來預(yù)測(cè)他們患重大心臟病的風(fēng)險(xiǎn)：例如，心臟病發(fā)作。這個(gè)算法能讓醫(yī)生更快更容易地分析患者的心血管風(fēng)險(xiǎn)，而不需要進(jìn)行血液測(cè)試。

大數(shù)據(jù)分析就農(nóng)業(yè)而言

許多國(guó)家的農(nóng)業(yè)報(bào)告預(yù)測(cè)，到2027年，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)將達(dá)到129億美元，因此越來越需要開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)指導(dǎo)管理決策的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析解決方案。美國(guó)伊利諾伊大學(xué)的研究人員最近提供了一個(gè)有前途的趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，可以更有效、更準(zhǔn)確地處理精密農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于玉米種植來說，決定何時(shí)使用氮肥是一個(gè)長(zhǎng)期的挑戰(zhàn)。由于各種氮肥的用量和時(shí)間，包括種植過程中使用的所有氮肥和幾個(gè)發(fā)育階段的批量使用，氮肥對(duì)田間玉米的有害脅迫程度不同。

它們通過一種叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)來分析玉米種植。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的核心，一些機(jī)器學(xué)習(xí)從模式開始，然后要求計(jì)算機(jī)把所有的數(shù)據(jù)都放進(jìn)這些現(xiàn)有的模式中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以忽略現(xiàn)有的模式，取而代之的是，獲取少量數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)組織數(shù)據(jù)的模式，類似于人類通過大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來組織新的信息。

研究者們主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測(cè)玉米的產(chǎn)量。這種方法結(jié)合了來自不同地形變量、土壤電導(dǎo)率、玉米田用氮肥和種子處理的信息。借助于更好的肥料使用模式，可以最終幫助農(nóng)民降低成本，增加玉米產(chǎn)量，同時(shí)減少可持續(xù)農(nóng)業(yè)景觀的環(huán)境足跡。

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