在 “没有免费的午餐”问题是古老的“没有一个放之四海而皆准的所有”问题的AI / ML行业适应。企业面临的一系列问题是巨大的，用于解决这些问题的ML模型的种类非常广泛，因为有些算法在处理某些类型的问题方面比其他算法更好。
人工智能AI已逐步进入人们的生活，并应用到各个领域，它给很多行业带来了巨大的经济利益，同时也给人们的生活带来了极大的变化和方便。那么，人工智能应用能在哪些方面发挥作用呢？接下来，小编就为大家介绍人工智能的主要应用场景，解答一下人工智能应用能在哪些方面发挥作用，一起来看看吧。
宏观层面上对我国当前的人工智能产业链进行了梳理，并在此基础上分析了我国人工智能产业链的基本特征。
卷积神经网络（CNN），这是深度学习算法应用最成功的领域之一，卷积神经网络包括一维卷积神经网络，二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理，二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别，三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。
人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。
在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。
在之前有一种说法：TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界。这种说法到 2022 年还成立吗？在这篇文章中，将从模型可用性、部署便捷度和生态系统三个方面对比了两个框架的优缺点，并针对不同身份的读者给出了不同的选择建议。
随着科技的不断进步，市场战略也在不断变化。科技有责任改善全球人民的生活状况。在不断地创新中，客户的期望显然越来越高，企业也在竭尽全力提升自身的经营能力。因此，企业间的竞争似乎以势不可挡的速度在增长。
机器人是由什么组成的，它与机器又有什么不同呢？这个问题的答案在过去80年间已经发生了变化。类人自动机，如Rossum's Universal Robots和The Metropolis中的那些，就是以人体为模型的，但缺乏平滑的人体特征和肢体方向，也缺少人类情感。
让计算机拥有人能所见、人能所识、人能所思的能力，就可以称计算机拥有视觉，即计算机视觉
