隨著社會的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能技術(shù)對人類的影響越來越大，其應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能時代即將到來；人工智能技術(shù)將廣泛應(yīng)用于各個學(xué)科，產(chǎn)生意想不到的效果。目前，人工智能技術(shù)在預(yù)測領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，尤其是趨勢預(yù)測算法。

預(yù)測未來是人們夢寐以求的能力。趨勢是事物清晰可預(yù)測的發(fā)展方向，趨勢預(yù)測是分析未來某個趨勢在某個時期會發(fā)生什么樣的方向變化。在預(yù)測領(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，其中趨勢預(yù)測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)測未來效果之經(jīng)濟(jì)方面應(yīng)用。

投資股市的目的是為了盈利，所以在決定買哪只股票之前，我們會查閱與公司相關(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)率可能會更高。此外，在投資股市時，我們還需要閱讀各種數(shù)據(jù)，如k線。有時候我們可以看到一只股票繼續(xù)下跌，并且有上漲的趨勢。也許這是購買股票的最佳時機(jī)，因?yàn)楣善焙芸赡軙|底。

此外，人工智能技術(shù)對股價走勢的預(yù)測是一個深度學(xué)習(xí)的實(shí)踐項(xiàng)目。它通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過訓(xùn)練獲得可以預(yù)測股價的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并使用該模型來預(yù)測股價，根據(jù)過去幾年與某只股票相關(guān)的k線走勢和公司相關(guān)報(bào)道的情感分析作為數(shù)據(jù)集。趨勢預(yù)測算法模型發(fā)揮相應(yīng)預(yù)測作用。雖然不同的模型會有自己的優(yōu)缺點(diǎn)，但它們對股價的趨勢預(yù)測有一定的參考價值。

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

有公司開發(fā)了一種新的趨勢預(yù)測算法，可以預(yù)測人的死亡時間，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。該技術(shù)測試了醫(yī)院患者面臨的一系列臨床問題。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，測試時間至少為24小時。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)測患者的死亡風(fēng)險，然后入院，延長住院時間和出院診斷。在所有情況下，這種算法被證明比以前更準(zhǔn)確。

一個人的言語模式可能會揭示一個人患精神疾病的風(fēng)險。近年來，研究人員將目標(biāo)轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)算法和自然語言處理，幫助心理健康專家分析高危人群的語言，從他們的講話中找到線索。該算法可以識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)備掃描眼睛通過趨勢預(yù)測算法來評估一個人患心臟病的風(fēng)險。通過分析患者眼睛后面的掃描，軟件可以準(zhǔn)確推斷包括個人年齡、血壓和是否吸煙在內(nèi)的多個數(shù)據(jù)。然后，這可以用來預(yù)測他們患重大心臟病的風(fēng)險: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，而不需要血液測試。

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

很多國家的農(nóng)業(yè)報(bào)告預(yù)測，到2027年，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場將達(dá)到129億美元，因此開發(fā)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析解決方案，可以實(shí)時指導(dǎo)管理決策。美國伊利諾伊大學(xué)的研究人員最近提供了一種有前途的趨勢預(yù)測算法，可以更有效、更準(zhǔn)確地處理精密的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。比如對于玉米種植來說，決定何時施用氮肥是一個長期的挑戰(zhàn)；由于各種氮肥的施用量和施用時間，包括種植時施用的所有氮肥和幾個發(fā)育階段的批量施用，氮肥對田間玉米的威脅不大。

他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。一些類型的機(jī)器學(xué)習(xí)從模式開始，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)可以對現(xiàn)有模式視而不見。相反，獲取少量數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)組織數(shù)據(jù)的模式類似于人類通過大腦中的神經(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)來生成玉米產(chǎn)量預(yù)測。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)景觀的環(huán)境足跡。

我們可以對比分析實(shí)際數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果，計(jì)算預(yù)測的準(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，通過在數(shù)據(jù)庫中搜索和分析來構(gòu)建模型。這不是一個重復(fù)的任務(wù)，而是一個可以用來預(yù)測未來發(fā)展趨勢和做出科學(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)