伴隨著社會的發(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。正如周海中國際知名學(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，會產(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。趨勢是事物明確可預(yù)見的發(fā)展方向，趨勢預(yù)測是分析未來某個時期某個趨勢會發(fā)生什么樣的方向性變化。人工智能技術(shù)是預(yù)測領(lǐng)域的核心，數(shù)據(jù)和計算能力是基礎(chǔ)；這種技術(shù)的實用性主要得益于數(shù)據(jù)的積累和計算能力，其中趨勢預(yù)測算法在許多方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

大數(shù)據(jù)分析就經(jīng)濟而言

投資股票市場的目的是為了盈利，所以在決定購買哪只股票之前，我們會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(正面報道很多)，那么投資股票的回報可能會更高。此外，投資股票市場，還需要查看各種數(shù)據(jù)，如K線等。有時候我們會看到某只股票持續(xù)下跌，并有上漲的趨勢，也許此時是最好的購買時機，因為這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)測中起著重要作用。

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

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。他們利用人工智能技術(shù)建立比賽趨勢預(yù)測算法，篩選比賽隨機性的東西，找到有價值的賭注比賽。人工智能技術(shù)具有人力無法比擬的優(yōu)勢。研究成千上萬場比賽的數(shù)據(jù)，建模后出的結(jié)果非常接近事實。

大數(shù)據(jù)分析就醫(yī)療而言

近來，美國谷歌公司開發(fā)了一種新的趨勢預(yù)測算法，可以預(yù)測人類的死亡時間，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。該技術(shù)測試了醫(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)，測試時間至少為24小時。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)測患者的死亡風(fēng)險，重新住院，延長住院時間和出院診斷。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人患精神病的風(fēng)險。近幾年來，研究者們把目標(biāo)轉(zhuǎn)向了計算機算法，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構(gòu)的研究者們使用了一種趨勢預(yù)測算法來研究93名危險人群的語言模式。研究者說，這種算法能識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，并通過趨勢預(yù)測算法評估一個人患心臟病的風(fēng)險。通過對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)，包括個人年齡，血壓，以及他們是否吸煙。這樣就可以用來預(yù)測他們患重大心臟病的風(fēng)險：例如，心臟病發(fā)作。這個算法能讓醫(yī)生更快更容易地分析患者的心血管風(fēng)險，而不需要進(jìn)行血液測試。

大數(shù)據(jù)分析就農(nóng)業(yè)而言

許多國家的農(nóng)業(yè)報告預(yù)測，到2027年，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場將達(dá)到129億美元，因此越來越需要開發(fā)能夠?qū)崟r指導(dǎo)管理決策的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析解決方案。美國伊利諾伊大學(xué)的研究人員最近提供了一個有前途的趨勢預(yù)測算法，可以更有效、更準(zhǔn)確地處理精密農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。例如，對于玉米種植來說，決定何時使用氮肥是一個長期的挑戰(zhàn)。由于各種氮肥的用量和時間，包括種植過程中使用的所有氮肥和幾個發(fā)育階段的批量使用，氮肥對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)的機器學(xué)習(xí)來分析玉米種植。機器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的核心，一些機器學(xué)習(xí)從模式開始，然后要求計算機把所有的數(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器學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測玉米的產(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，同時減少可持續(xù)農(nóng)業(yè)景觀的環(huán)境足跡。

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