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(lèi)的影響越來(lái)越大，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能時(shí)代即將到來(lái)；人工智能技術(shù)將廣泛應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科，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(lái)越重要的作用，尤其是趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法。

預(yù)測(cè)未來(lái)是人們夢(mèng)寐以求的能力。趨勢(shì)是事物清晰可預(yù)測(cè)的發(fā)展方向，趨勢(shì)預(yù)測(cè)是分析未來(lái)某個(gè)趨勢(shì)在某個(gè)時(shí)期會(huì)發(fā)生什么樣的方向變化。在預(yù)測(cè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的算法是核心，數(shù)據(jù)和計(jì)算能力是基礎(chǔ)；這項(xiàng)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)算法在許多方面起著至關(guān)重要的作用。

人工智能助力數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)未來(lái)效果之經(jīng)濟(jì)方面應(yīng)用。

投資股市的目的是為了盈利，所以在決定買(mǎi)哪只股票之前，我們會(huì)查閱與公司相關(guān)的信息，搜索最近甚至之前與公司相關(guān)的新聞，逛逛股票交易的貼吧，看看微博上與公司相關(guān)實(shí)時(shí)新聞。如果公司前景明朗且發(fā)展突破瓶頸區(qū)，投資股票的回報(bào)率可能會(huì)更高。此外，在投資股市時(shí)，我們還需要閱讀各種數(shù)據(jù)，如k線(xiàn)。有時(shí)候我們可以看到一只股票繼續(xù)下跌，并且有上漲的趨勢(shì)。也許這是購(gòu)買(mǎi)股票的最佳時(shí)機(jī)，因?yàn)楣善焙芸赡軙?huì)觸底。

此外，人工智能技術(shù)對(duì)股價(jià)走勢(shì)的預(yù)測(cè)是一個(gè)深度學(xué)習(xí)的實(shí)踐項(xiàng)目。它通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)訓(xùn)練獲得可以預(yù)測(cè)股價(jià)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并使用該模型來(lái)預(yù)測(cè)股價(jià)，根據(jù)過(guò)去幾年與某只股票相關(guān)的k線(xiàn)走勢(shì)和公司相關(guān)報(bào)道的情感分析作為數(shù)據(jù)集。趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法模型發(fā)揮相應(yīng)預(yù)測(cè)作用。雖然不同的模型會(huì)有自己的優(yōu)缺點(diǎn)，但它們對(duì)股價(jià)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)有一定的參考價(jià)值。

人工智能助力數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)未來(lái)效果之醫(yī)療方面應(yīng)用。

有公司開(kāi)發(fā)了一種新的趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，可以預(yù)測(cè)人的死亡時(shí)間，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。該技術(shù)測(cè)試了醫(yī)院患者面臨的一系列臨床問(wèn)題。在研究中，公司將人工智能技術(shù)應(yīng)用于多名醫(yī)療中心的成人患者，測(cè)試時(shí)間至少為24小時(shí)。研究人員從電子健康記錄中獲得了大量數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，該算法可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)，然后入院，延長(zhǎng)住院時(shí)間和出院診斷。在所有情況下，這種算法被證明比以前更準(zhǔn)確。

一個(gè)人的言語(yǔ)模式可能會(huì)揭示一個(gè)人患精神疾病的風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái)，研究人員將目標(biāo)轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)算法和自然語(yǔ)言處理，幫助心理健康專(zhuān)家分析高危人群的語(yǔ)言，從他們的講話(huà)中找到線(xiàn)索。該算法可以識(shí)別哪些患者患有精神疾病，準(zhǔn)確率達(dá)到83%。

人工智能設(shè)備掃描眼睛通過(guò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法來(lái)評(píng)估一個(gè)人患心臟病的風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)分析患者眼睛后面的掃描，軟件可以準(zhǔn)確推斷包括個(gè)人年齡、血壓和是否吸煙在內(nèi)的多個(gè)數(shù)據(jù)。然后，這可以用來(lái)預(yù)測(cè)他們患重大心臟病的風(fēng)險(xiǎn):比如心臟病。這種算法可以讓醫(yī)生更快更容易地分析患者的心血管風(fēng)險(xiǎn)，而不需要血液測(cè)試。

人工智能助力數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)未來(lái)效果之農(nóng)業(yè)方面應(yīng)用。

很多國(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，因此開(kāi)發(fā)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析解決方案，可以實(shí)時(shí)指導(dǎo)管理決策。美國(guó)伊利諾伊大學(xué)的研究人員最近提供了一種有前途的趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法，可以更有效、更準(zhǔn)確地處理精密的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。比如對(duì)于玉米種植來(lái)說(shuō)，決定何時(shí)施用氮肥是一個(gè)長(zhǎng)期的挑戰(zhàn)；由于各種氮肥的施用量和施用時(shí)間，包括種植時(shí)施用的所有氮肥和幾個(gè)發(fā)育階段的批量施用，氮肥對(duì)田間玉米的威脅不大。

他們通過(guò)一種叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析玉米種植。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的核心。一些類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)從模式開(kāi)始，然后要求計(jì)算機(jī)將所有數(shù)據(jù)放入這些現(xiàn)有模式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)現(xiàn)有模式視而不見(jiàn)。相反，獲取少量數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)組織數(shù)據(jù)的模式類(lèi)似于人類(lèi)通過(guò)大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組織新信息的方式。

研究人員主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)生成玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)。該方法結(jié)合了玉米田中使用的不同地形變量、土壤電導(dǎo)率、氮肥和種子處理信息。借助更好的肥料使用模型，他們最終可以幫助農(nóng)民降低成本，增加玉米產(chǎn)量，減少可持續(xù)農(nóng)業(yè)景觀(guān)的環(huán)境足跡。

我們可以對(duì)比分析實(shí)際數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，分析差異的原因，提出改進(jìn)方案，想盡一切辦法提高下一次預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。雖然現(xiàn)實(shí)是千變?nèi)f化的，但基本原理和解決問(wèn)題的思路是一樣的。

人工智能高速發(fā)展即可使用更復(fù)雜的技術(shù)代替人腦決策，通過(guò)在數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索和分析來(lái)構(gòu)建模型。這不是一個(gè)重復(fù)的任務(wù)，而是一個(gè)可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和做出科學(xué)合理決策的復(fù)雜算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的判斷。

標(biāo)簽：人工智能,數(shù)據(jù)分析模型,AI人工智能,人工智能技術(shù)