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小数据人工智能的军事应用

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时间：2023-02-18

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上传者：战必胜
小数据人工智能的军事应用
当人们听到“人工智能”时，许多人会想到“大数据”。这是有原因的：过去十年中一些
最突出的人工智能突破都依赖于庞大的数据集。由于 ImageNet 的发展，图像分类在
2010 年代取得了巨大进步，ImageNet 是一个数据集，包含数百万张手动分类为数千个
类别的图像。最近，GPT-3 是一种使用深度学习来生成类人文本的语言模型，受益于对数
千亿个在线文本单词的训练。因此，看到人工智能与大众想象中的“大数据”紧密相连也
就不足为奇了。但 AI 不仅仅涉及大数据集，“小数据”方法的研究在过去十年中得到了广
泛发展。
小数据的定义
“小数据”，没有普遍认可的定义，“小”的具体数字取决于上下文。虽然“小数据”一
词可能有点模糊，但有一种定义更明确的机器学习类型，称为单次学习或“少次学习”。
顾名思义，一次性学习旨在从一个或几个标记的数据点中学习。一次性学习并非无中生有
相反，一次性学习使用现有的先验知识来解释新的、以前看不见的对象。而这种现有的先
验知识必须来自某个地方。
小数据：小数据包括经常影响当前决策的小数据集，这意味着它通常小到足以让人类在数
量和格式方面理解。就整体业务而言，小数据的影响程度不如大数据。相反，它对短期和
当前的决策有更大的影响。
大数据：“大数据”是结构化和非结构化数据的大量集合，对于人类来说过于复杂而无法
处理。每天创建近 2.5 quintillion 字节的数据，这导致了大数据的兴起。它是指以数字方
式产生的海量数据，包括电子邮件、网站、社交网站、流媒体平台等产生的网络数据。大
数据也指复杂到无法用常规数据处理方法处理的大数据集，这意味着必须使用新的算法技
术。
小数据的优势
使用小数据而不是大数据有很多好处。首先，它无处不在。例如，社交媒体中充斥着有关
用户的小数据，智能手机和计算机在每次登录应用程序时都会创建小数据。
以下是小数据的其他一些主要好处：
更容易、更可操作：小数据更容易被人类理解和处理。它在短期内更具可操作性，这意味
着它可以立即转化为商业智能。
可视化和检查：小数据更容易进行可视化和检查，因为大数据不可能手动进行。
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