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。人工智能時代即將到來；屆時，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)測未來領(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)，完整的分析數(shù)據(jù)模型，在未來預(yù)測中有著很重要的地位。

智能預(yù)測在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域方面環(huán)境應(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)的新聞。如果公司前景明朗(有很多積極報(bào)道)，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。

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。雖然不同的數(shù)據(jù)分析模型會有自己的優(yōu)缺點(diǎn)，但它們對股價的趨勢預(yù)測有一定的參考價值。

智能預(yù)測在醫(yī)療領(lǐng)域方面環(huán)境應(yīng)用。

在醫(yī)院就醫(yī)的時候大廳出現(xiàn)嘈雜，亂排隊(duì)等不良現(xiàn)象出現(xiàn)，因此每個門診門口都設(shè)置了門診分診顯示屏，顯示門診醫(yī)生信息、就診、準(zhǔn)備就診人員信息、等候隊(duì)列、過號隊(duì)列，病人按照排隊(duì)顯示有序等待就診。醫(yī)生按順序呼叫，通過實(shí)時監(jiān)控和管理患者注冊時間的動態(tài)數(shù)據(jù)，為患者提供有序、文明、公平、舒適的醫(yī)療環(huán)境。

成都融和實(shí)業(yè)有限公司開發(fā)的醫(yī)院分診排隊(duì)系統(tǒng)優(yōu)化流程控制，打通數(shù)據(jù)管理的各個環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用的完整監(jiān)控流程；降低成本，量化數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算成本，避免數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)，降低數(shù)據(jù)界面開發(fā)成本；后臺數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)促進(jìn)管理創(chuàng)新，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和資源配置，提高醫(yī)院業(yè)務(wù)管理能力。通過后臺數(shù)據(jù)的分析，即可完美提前對各個部門工作安排統(tǒng)籌。更好的銜接醫(yī)院各部門。

智能預(yù)測在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域方面環(huán)境應(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。有一種趨勢預(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。

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，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,人工智能技術(shù),智能預(yù)測,機(jī)器學(xué)習(xí)