【阿里巴巴】人人都能学会的AI指南-从机器学习到大模型全流程解析

近日，阿里巴巴发布了一份名为《人人都能学会的AI指南-从机器学习到大模型全流程解析》的行业研究报告。该报告旨在为广大IT从业者及学生提供一份通俗易懂的AI学习指南，内容涵盖了从机器学习的基本原理到深度学习、神经网络的知识，并探讨了当下热门的大语言模型（LLM）和AIGC应用，以及如何解决大模型中的“知识茧房”问题。报告中不仅分享了丰富的技术解析和实践案例，还提供了行业的最新动态和未来趋势，是一份极具价值的信息资源，对于希望深入了解AI领域的读者来说，是一份不可多得的启蒙书籍和学习手册。

AI技术的快速发展正在深刻地改变着我们的工作和生活方式。从云计算、AI浪潮中，IT从业者不仅面临新挑战，也迎来新机遇。未来，AI有望成为像计算机语言一样的基础IT技能。本文将深入探讨AI的基本原理、应用场景及其对未来工作、生活的影响。

AI技术的普及和应用已经深入到金融、制造、消费、医疗、教育、交通等多个行业。随着chatGPT引爆的新一轮AI浪潮，AIGC进一步融入到每个人的工作、学习、生活等方方面面。例如，图像/人脸识别、语音识别、自动驾驶、游戏对战、商品推荐、内容推荐、信用评估、风控、垃圾邮件识别等应用场景，与人们的工作、生活已密不可分。

AI到底是什么？AI的定义在不同的资料上或许有不同的定义，但我们可以将其视为以数学、统计学为基础理论的工程实践。从数据中通过暴力计算挖掘出规律（算法/模型训练），再使用规律（模型）预测结果（推理）。AI的训练过程，可以简单理解为从一堆该场景关联的数据中，通过暴力计算，寻找一个合适的数学函数，该函数可以表征或拟合已知数据样本的规律。

AI的分类大致可分成机器学习和知识推理，目前大家所说的AI，主要是指机器学习。机器学习又可以粗略的分成三类：监督学习，非监督学习，强化学习。其中监督学习发展最为迅速，应用最为广泛。监督学习和非监督学习的主要区别在于数据样本是有标注的，还是没有标注。

AI的三要素是数据、算法、算力。数据是AI模型的知识源头，数据量、数据质量从根本上决定模型的推理质量。算法的好坏也会直接决定模型推理的效果（泛化能力）。算力对于AI也是至关重要的，AI的训练过程就是通过不断的暴力计算，去找寻最优函数及其参数。

AI技术并非万能，并非每一类问题都适合使用AI来解决，找到合适的应用场景十分关键。例如，房价预测这个应用场景，从AI的原理上分析，本身是不太合适的。大费周章的训练一个AI模型，还不如直接参考近几个月该楼盘具有相似属性的房子的成交价，做个估算，来的更为直接和准确。

AI技术的发展和应用，正在给IT从业者带来新的挑战和机遇。了解AI的基本原理、掌握AI技术的应用场景，对于每个IT从业者来说，都显得尤为重要。AI技术的发展，必将深刻影响我们的工作和生活方式，让我们拭目以待。

这篇文章的灵感来自于《阿里巴巴：人人都能学会的AI指南-从机器学习到大模型全流程解析》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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