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。人工智能時(shí)代即將到來(lái)；屆時(shí)，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)未來(lái)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(lái)預(yù)測(cè)中有著很重要的地位。

智能預(yù)測(cè)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(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)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(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。

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。雖然不同的數(shù)據(jù)分析模型會(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。

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

在醫(yī)院就醫(yī)的時(shí)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(gè)門(mén)診門(mén)口都設(shè)置了門(mén)診分診顯示屏，顯示門(mén)診醫(yī)生信息、就診、準(zhǔn)備就診人員信息、等候隊(duì)列、過(guò)號(hào)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(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理患者注冊(cè)時(shí)間的動(dòng)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(kāi)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(gè)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(chǔ)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(kāi)發(fā)成本；后臺(tái)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(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)的分析，即可完美提前對(duì)各個(gè)部門(mén)工作安排統(tǒng)籌。更好的銜接醫(yī)院各部門(mén)。

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

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