推理神经网络用于决定新的、有时是不完整的数据做出决策的过程 。在认知心理学中 ， 推理指的是人类进行有根据的猜测的能力 。在人工智能中 ， 计算机使用推理来模拟人类的决策 。该能力对于语音识别、自然语言处理和机器学习的其他高级用途也是必不可少的 。
长短时记忆（LSTM）一种可以比标准神经网络更长时间地回忆数据序列 ， 例如语音和视频的递归神经网络 。这是一种更复杂的数据处理方式 ， 可以在视频中挑选出一个易于搜索静态图像的时刻 。该技术使自然语言生成、音乐创作和分析以及手写识别成为可能 ， 并可用于预测疾病的爆发 。
自然语言生成（NLG）与自然语言处理（允许机器理解人类文本和语音）一样 ， NLG技术可以将结构化数据转换为会话语言的报告或摘要 。NLG使用深度学习算法超越基本理解来理解使数据相关的上下文 ， 就像人类分析师一样 。虽然目前的应用依赖于结构化数据 ， 但最近有一种机器学习算法使用学术论文中的非结构化语句编写了一本教科书 。
“无代码”机器学习也称为AutoML 。该过程允许开发人员简单地通过在开源平台上使用拖放式可视化界面来构建自定义算法 ， 例如Microsoft的Azure ML、百度的EZDL和google的AutoML Vision 。该技术消除了对专业编码知识和经验的需求 ， 并具有在公司内部实现人工智能编程民主化的潜力 。
XAI（可解释的AI）人工智能是一种向普通人描述其目的、原理和决策的程序设计 。伦理倡导者敦促更多地使用XAI ， 以提高透明度和公平性 ， 并远离“黑匣子算法” 。
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