本文目录一览：
- 1、人工智能包括哪些板块
- 2、Ai主要算法
- 3、预训练是什么意思
- 4、基于机器学习的情感分析系统
人工智能包括哪些板块
1、人工智能涉及的股票板块主要包括AI芯片、语音识别、计算机视觉、安防AI、算力基础设施、服务器、人机协同、数字创意、自然语言处理、AI多模态、智能投顾、AI办公、AI安全等板块。 AI芯片板块：代表企业：寒武纪、海光信息等。这些企业专注于AI芯片的研发和生产，为人工智能应用提供强大的算力支持。
2、语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。智能机器人：机器人、服务机器人、社交机器人、无人机、自动驾驶汽车等。数据挖掘与分析：大数据分析、智能推荐系统、用户行为分析、预测分析等。
3、人工智能包括的板块或行业主要有以下几个：核心技术领域：这包括AI芯片、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等。这些技术是人工智能发展的基础，为各种应用提供了强大的支持。智能终端领域：涉及VR/AR、智能家居、智能穿戴等设备。这些设备利用人工智能技术，为用户提供了更加便捷和智能的生活体验。
Ai主要算法
AI领域的主要算法包括以下几种：机器学习算法：监督学习：从标记的训练数据中学习模型，以预测新数据的结果。非监督学习：在未标记的数据中发现隐藏的结构或模式。强化学习：通过尝试和错误来学习在特定环境中采取最佳行动的策略。深度学习算法：卷积神经网络：常用于图像和视频识别。
主要应用：图像分类：例如对宠物照片进行分类，识别出狗、猫等动物。图像识别：识别图像中的物体，如汽车、人物等。计算机视觉：解决目标检测、图像分割、姿态估计等问题。生物医学图像分析：如CT和MRI图像的分析，肿瘤诊断等。图像生成：例如生成对抗网络（GAN）等。
以下是20种最常用的AI算法的简洁解释，旨在帮助小白也能轻松理解： 线性回归（Linear Regression）解释：通过拟合一条直线到数据点，来预测未来值或趋势。应用场景：预测房价、股票价格等连续值。
预训练是什么意思
预训练是指使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻的过程。预训练思想的本质从模型的角度来看，预训练思想的本质在于模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务进行预训练。这意味着在模型开始针对特定任务进行训练之前，它已经具备了一定的先验知识或基础能力。
pre-trained的意思是：预训练，什么是预训练呢？预训练就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程；微调 就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集，并使参数适应自己数据集的过程。
预训练是指使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。
DPT的中文意思是“深度预训练Transformer”。具体解释如下：D 代表“Deep”，即深度，强调这是一种深度学习模型。P 代表“Pretraining”，即预训练，指的是在大规模数据集上进行初步训练，以提升模型的泛化能力。
基于机器学习的情感分析系统
1、基于机器学习的情感分析系统 基于机器学习的情感分析系统是一个复杂的课题实现，涉及多个关键步骤和技术。以下是从专业程序设计角度对该系统的详细解析：数据收集和预处理 在情感分析系统中，数据是训练机器学习模型的基础。因此，首先需要收集大量的与情感相关的文本数据。
2、课题概述 情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在确定文本中的情绪或情感倾向。基于机器学习的情感分析系统通过训练分类器来预测输入文本的情感，如正面、负面或中立。本课题旨在使用Python实现这一系统，以实现对文本情感的有效分析。 实现步骤 数据收集 目的：收集用于训练和测试情感分析模型的数据。
3、NAO机器人：类人机器人NAO通过改变眼睛的颜色、肢体的运动以及声音的音调来表达不同的情绪，从而在与自闭症儿童的互动中提供有价值的学习机会。舆情监控 情感倾向判别：在大数据时代，网络社区的舆情分析技术中，情感倾向判别是一个重要环节。
4、情感分析流程的总结 基于情感词典的方法：简单直观，但依赖于情感词典的完善性。基于机器学习的方法：自动化程度高，但需要大量的标注数据和计算资源。结合使用：在特定情况下，可以将两种方法结合起来，以提高情感分析的准确性和效率。
5、基于情感词典的方法：通过提取文本中的情感词并计算情感得分来确定文本的情感倾向。基于机器学习的方法：选择情感词作为特征词，将文本矩阵化，使用逻辑回归、朴素贝叶斯或支持向量机等模型进行分类。
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