ai时间预测算法

Ⅰ AI基础知识 | AI常用算法有哪些分别有哪些适用场景

在深入理解算法之前，我们先来区分在各个场合经常被提起但却容易混淆的两个概念——模型和算法。

算法是指一系列解决问题的清晰指令，它代表着用系统的方法解决问题的策略机制。模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。 模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

1、算法的分类

按照不同角度有多种分类方式，如下图所示：

下面就列举一些常见的算法类型及其包含的算法

Ⅱ 【硬核技术文】研发绩效，AI算法的完美舞台

作者 | 胡豫陇

清华大学博士后

方云智能团队核心成员，AI算法应用专家

方云创始团队具有深厚技术研发和企业管理经验，依托长期行业积累和对数字化产业的深刻理解，以数字化方式评价研发团队，驱动企业精确度量研发组织及个人的工作效能，合理调配研发资源。帮助技术决策者精确测评研发组织绩效（便于向上汇报、平级沟通）和个人绩效（便于向下管理）。回顾2020年度，我们在数据分析方面，基于实际用户数据做了大量尝试，取得了显着成效，并将研究成果转化为实际应用，深度提升了产品能力。

（一）算法研究过程

算法研究的基础是数据，无论是基于数学和经验知识的建模分析，还是基于统计学和机器学习的数据分析，都需要依托数据来开展。

算法研究的第一步 ，我们建 立了自主的数据指标体系，并在这个指标体系基础上，开展后续的研究。 指标体系由三级指标组成，一级为最基础元数据，二级指标由一级指标计算得到、三级指标由二级指标和一级指标计算得到。一般来说，高级指标具有更高的信息密度，在进行信息表征时，也能够实现更加深度的信息传达效果。但另一方面，数据分析时并不是选择的高级指标越多，越有效果。而是要根据具体场景和算法要求，选择必要的各级指标，才能达到所需的分析效果。例如在kmeans算法中，低级别指标反而具有更好的分类效果，而在SVM算法中，则需要高级别指标。

研究的第二步，Kmeans。 我们鉴于元数据收集较为完整，同时数据量不是很大的情况，结合sklearn的算法选择引导图，选择了Kmeans算法对员工的行为数据进行无监督学习聚类。

在选择了若干基础指标数据的同时，我们引入RFM思想，将员工在指定周期内的工作新鲜度（R）、工作频次（F）和工作量（M）也作为聚类指标，一并用于算法聚类，取得了十分明显的分类效果。这里的核心在于我们不仅通过基础指标评价了员工的工作结果数据，还通过RFM方法评价了员工的工作过程数据。将这两类数据相结合做出的聚类，能够很好的对员工进行分类表征。分类结果的解读可以直接根据指标的含义进行解释。

研究第三步，SVM。 在聚类取得了较好的效果的基础上，我们认为数据质量是可靠的，这相当于我们有了很好的客观数据集，在此基础上，我们提出由企业管理者对员工的表现进行打分，形成Label，这样我们就得到了监督学习的训练集，从而可以对员工行为进行监督学习下的预测。这项工作我们进行了多种尝试，并最终通过特征工程，选取了最为有效的15个指标，来作为员工行为的表征指标。

这里我们回顾一下研究的历程，以作为以后研究的经验参考。SVM最初分析时，我们选择了多于60个指标进行监督学习，但是学习效果并不好，类别间的区分度很低，这主要是由于过多的指标导致SVM算法无法清楚地寻找到类别间的界线。所以我们通过一些特征工程的方法，来进行降维。首先通过pearson相关度分析，我们将大量的指标根据关联度，分为了24类，每一类中的指标都具有高度的相关性。因此可以在每一类指标中选出一个最具代表性的指标。这个选取过程由我们研究团队根据实际情况，选择了最具代表性的24个指标。其次，24个指标做SVM依然过多，我们用RFE算法来判断哪些指标对学习准确率影响最大，从而来选出最有效的那些指标。RFE过程中，我们使用Lasso、Ridge、Logistic、RFClassifier、linerSVM这5种算法来作为筛选器，分别得到每一种算法下最有效的特征，进而，我们选取那些被更多算法视为“有效”的特征，例如任务平均完成时长，在5种筛选器种都被认为有效，那么这个特征对于我们做监督学习，就是一个很好的特征。

此外，特征筛选还应考虑一个问题，那就是筛选器和分类器是否要具有相同的算法范式。例如，如果分类准备用SVM，那么筛选器就业要选SVM类的。这样才能保证筛选出来的特征，在对应的分类算法下是最为有效的。

研究第四步，数据分布拟合。 虽然在前三步研究中我们取得了一定的成效，但通过仔细检验已有的数据我们发现数据仍然存在两方面问题，一是一些数据还是会存在漏填、错填的问题，这属于数据错误问题。二是在填报比较完整的数据中，存在一些极值数据，这些数据并不一定是错误数据，也有可能是个别员工行为表现异常导致。无论是哪种情况导致的数据异常（前提是已经预处理过缺失值），我们都可以通过拟合数据的分布，来判断数据的分布情况，并寻找那些离群点。

在数据分布拟合研究中，我们通过对多种分布函数的尝试，最终提出可通过正态分布、F分布、卡方分布、Gamma分布这四种常见的分布函数来拟合员工行为数据。以正态分布为例，如果我们拟合某个指标符合正态分布，那么我们可以认为左右两侧5%区间以内的数据是常规行为，而两侧5%以外的数据是异常行为。并且通过进一步分析我们发现，一侧5%到千分之一之间的数据，有时也属于合理行为，而一侧千分之一以外的数据，才最有可能称为异常行为。通过这样的分析，我们就可以通过数据分布拟合的方式，来发现员工的异常行为数据，并提出对应的管理策略。

此外，我们还曾提出在拟合时，要拟合显着才能认为数据符合某一分布。但如果这样判断，我们发现有的数据并不满足显着的要求，但是数据确本身具有很强的实用信息，因此我们提出，不必以显着为分析前提。而这其实也表明，数字化时代，要以更加符合实际的分析手段来分析数据，指导业务。而不用拘泥于过于学术或刻板的分析标准。

总结而言，在这四条主线研究思路下，我们对合作客户的员工行为数据开展了特征工程、非监督学习、监督学习、数据分布拟合等一系列标准的算法研究。进而，结合实际应用场景，将研究结果转化为了具体应用。接下来总结一下所形成的具体应用。

（二）产品转化结果

研究成果向产品转化，是一个不断积累，由量变引起质变的过程。在最初的研究中，我们会在多个点上开展研究，但最终哪些研究成果能转变为实际应用，是不确定的。而随着研究的增多，能够转变为实际产品功能的成果就会显现，这体现在三个层次。第一层次，一些好的研究点，一些对特定场景的解决方案，能够转变为实际产品功能。第二层次，单个功能点看似没有太大价值，但是当出现某个典型功能点后，我们会意识到，其他看似无用的功能点，却是对这个典型功能点的有效补充。第三层次，多个研究会呈现出一些共性，这些共性能够转化为产品思路和产品模式，这是要比单点产品功能更具价值的地方。这样的由研究向产品转化的思路，扎根实践，又提炼总结，是具有很好的参考意义的。

我们在多个研究点探索后，不断思考如何将研究点转化为实用的功能，这既要结合客户需求，也要结合我们自己对用户痛点、产品功能的设计。2020年度的研究，我们始终在做的主线是员工行为画像，无论是监督学习还是非监督学习，都是为了选定一套合适的指标和权重，来达成对员工的排名。在这个思路下，我们整合多种排名算法，最终提出：由用户自主选择排名模式。在不同的排名模式下，我们为用户提供不同的算法或排名方式，这就相当于我们以后端智能化的方式，满足了用户在前端多样化的需求。而这也正是数字化时代，产品以智能化方式，为用户提供个性化功能的体现。具体而言，我们为用户提供四种可选模式，来实现对员工排名。

模式一、行业最佳实践 ，以成熟用户已有案例，制定一套指标和相应权重。用户选取想要的案例类别，我们根据其实际数据，计算相应排名结果。这里打分模式有两种，一是产品自定义给出，二是根据已有打分排名，用Kmeans确认不同类别优秀度，回归树反推指标权重。

模式二：AI聚类算法 ，系统对员工进行自然状态进行三次或多次kmeans聚类，每次调整指标种类和权重，然后由客户选择一种符合预期的聚类结果，那么客户的选择就对应了指标种类和权重。

模式三：AI监督学习 ，对员工进行kmeans聚类，得到n个类别，客户对n类按优秀度进行排序打分，接下来，系统依据打分情况，通过RFE算法（Estimator选用决策树回归或决策树分类），判断不同指标重要度。

模式四：AI辅助定制（纯手动） ，由用户指定n个指标，并为n个指标确定权重，系统对员工进行排名，可选择算法有：加权求和、RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor。备注，后两种具体实现方式是，根据加权求和打分得到y，x就是输入的加权指标。然后训练得到模型。

方云智能多种AI绩效评价方法均已通过实践验证，并实现产品化。

（三）   算法准确率分析

数据分析时结果一般需要有一定的准确度，才可以说算法对问题实现了一定解决。在数字化转型的过程中，我们不必以绝对的预测准确率来判断算法好坏。这是由于我们在评价员工行为时，训练集标注或者人的认知，都是极具主观性的，而且这种主观性又是会动态变化的，所以算法能够捕捉到的，有时候也许是客观规律，但有时候也许就只是管理者的一时情绪。我们评价算法的好坏，应该从实践出发，对于符合认知、规律的算法是好算法，但是能解释或捕捉短期用户态度的算法，也是可靠的。具体而言，我们针对已有的研究，给出下述准确率总结。

一、Kmeans是非监督学习，无准确率，但可以阐述我们对老黄牛和南郭先生的发现，是符合管理常识的。

SVM预测，我们首先得到了一个关键结论，管理严格程度高、中、低，对应员工表现中、高、低。这一结论的得出是符合常识规律的，那么我们也可以反推认为算法是有效的。

二、根据对过去员工数据+label进行SVM训练，我们预测未来的准确率最初仅为60%，但经过样本筛选，参数调优后，准确率可达到93%。

三、数据合理性分析中，我们通过以不同的分布拟合员工行为数据，选出95%区间内的员工，再进一步选出95%到0.001之间的员工，准确选出数据出现问题的员工。具体实践结果表明，我们确实捕捉到了行为极值点，也捕捉到了5%以外但行为合理的点。

（四）研究总结和下一步计划

算法研究、数据分析的目的，最终还是为了找到新的用户需求，开发新的产品功能。第二部分中我们总结了由研究向产品实际功能转化的思路。一是好的研究点直接转变为实际产品功能。二是一些低价值的功能点支撑典型功能点后。三是研究体现出的共性思路，转化为产品思路和产品模式。

接下来我们的研究也致力于从这三个方面来探索更多的产品功能和产品模式。目前提的主思路有：

一是将项目管理的知识和流程植入产品，帮助企业管理者简单、高效的完成项目管理。这其中将人员动态分配到不同的任务中，就会是十分典型的一个功能。在此基础上，员工行为的分析和排名就会成为很好的辅助功能，我们可以依据员工行为特点，将他们分配到不同情况的任务中。

二是深化单点功能。我们在SVM训练模型时发现，每个月的模型放到下个月或者其他月份来预测，准确率不稳定。其中很可能的原因是每个月的评价标准有所波动。那我们就可以在长期数据上，对每个月都进行模型训练，得到多个模型。在此基础上，将未来一个月的数据放在过去多个月的模型上预测，这样就会出现一个月的数据在多个月模型下评价各不相同的情况，这就能反应出每个月评价标准的波动情况。

三是产品模式的升级。我们可以采用轻量化前端，收集一些简单必要的数据后，将复杂的分析都放在后端来实现。功能上的呈现就是，用户在前端进行一些个性化的数据和模式选择，系统能够在后端为用户进行多样化的分析，呈现给用户智能化的操作界面（如智能化流程、模板化流程）、分析结果（排名、雷达图、行为空间映射等），甚至是客制化流程、数据，算法，系统提供分析结果。

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Ⅲ 各类场景应用中涉及的AI算法汇总

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

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二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

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三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，图片文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络图片识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

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7、对话问答机器人

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8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，图片翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

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十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

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Ⅳ 世界上算法最强的Ai可以预测一个人的一生吗

我的观点是：大概率可以。为什么不是百分之百？因为变化是宇宙的规律。不要把一个粒子看成一个恒常的存在，而应看成一个瞬间生灭的过程，由于过程连续不断，造成了恒常不灭的假象。所以用AI计算预测人生，大概率是可以，100%基本不可能。

Ⅳ 人工智能新算法可预测人死亡时间准确率高达多少

据报道，日前，谷歌新出炉的一项研究报告称，该公司已开发出一种新人工智能(AI)算法，可预测人的死亡时间，且准确率高达95%。最近，谷歌的这项研究发表在了《自然》杂志上。

近来，围绕应用人工智能的潜在益处和风险，正在经历激烈争论。从网络安全风险到所谓的“末日”机器，AI技术被认为，虽然能推动经济增长，但也可能会是一项具有潜在破坏力的技术。而专家们也正在权衡AI可能导致的长期影响。但在医疗保健领域，越来越多的人认为利用人工智能是一种很好的方法。

内容来源 新华网