人工智能如何在你的数据中发现模式和异常？

在人工智能的七种模式中，应用最广泛的模式之一是"模式与例外"。机器学习尤其擅长快速消化大量数据、识别数据中的模式或发现异常。"模式匹配模式"是AI本身似乎经常重复的应用之一，这有很好的理由，因为它具有广泛的适用性。

AI的模式和异常模式的目标是利用机器学习等认知方法学习数据中的模式，发现数据之间的高层联系。目的是确定给定的数据点是否适合现有模式，或者是离群点还是离群点，从而找出什么适合现有数据，什么不适合现有数据。作为更广泛使用的模式之一，有许多方法可以应用这种模式。

深入研究你的数据。

数据是AI的核心，所以计算机擅长识别数据模式也就不足为奇了。人工智能系统可以快速找出是行为模式、动作模式、输入模式还是其他模式。使用人工智能发现模式是理想的，因为人类天生就不可预测。人工智能可以检测出人类根本不想寻找的模式。另外，与人类能够处理和分析的有限数据量相比，人工智能可以一次关注更多的信息。

机器学习意味着使用数据并从中学习。这种学习大部分来自于识别数据中固有的模式。机器学习不是创建程序来告诉计算机如何处理特定的规则，而是通过例子和数据一步一步地学习系统。通过编程，人类需要设定这些规则。因此，系统受到编程可能性的限制。另一方面，机器学习不受这些东西的限制。

在人工智能的许多应用中，您可能希望使用机器来发现模式或发现数据中的异常和异常值。使用人工智能进行模式或异常识别的一个广泛实施的例子是欺诈检测。欺诈的简单定义是某人做了不该做的事。为了检测欺诈，人工智能可以寻找不遵循应该采取的行动的行为。如果这些操作不同，系统可以标记它们进行人工检查。

这种模式的另一个例子是很多人每天都在使用的模式，但他们可能甚至不知道自己在使用AI。当我们在电脑或智能手机上使用预测打字时，它将得到人工智能模式的支持。看电脑的书写模式，预测接下来可能出现的单词。随着时间的推移，打字模式可能会变得非常个性化，这样模型就可以相当准确地理解你接下来要打什么。

人事部门也使用人工智能来识别求职者的模式。人工智能系统可以检查潜在员工的申请和背景，从而识别潜在的优秀候选人，拒绝不符合工作要求的候选人。通过使用人工智能来帮助选拔过程，人们希望它有助于筛选候选人，使他们进入下一轮，并减少招聘过程中的偏见。

还有很多其他方法可以看到AI在行动中的模式和异常模式。智能监控、发现错误或差错并根据需要进行调整、网络安全应用和股市分析都是使用AI监控模式的一些方法的例子。

当系统自己搜索模式时，它可以找到人类可能错过的东西。这方面的一个例子是沃尔玛在飓风前后的购买行为。沃尔玛被用来测试销售模式。他们发现的许多趋势之一是飓风和草莓受欢迎之间的联系。事实上，人们在飓风之前就去了沃尔玛，除了水和电池等所有常规物品，他们还积累了草莓派。这种洞察力使沃尔玛能够向飓风路线上的商店交付更多的Pop-Tart卡车。这种反常的趋势有时很难发现，但计算机很擅长。

但是，和你从数据中学到的任何东西一样，你需要关注AI的训练内容。亚马逊在几年前被审查，因为他们发现自己的人工智能招聘工具偏向于技术人员。人工智能模式和异常模式，如识别和超个性化模式，特别容易受到有偏见的数据集的影响。如果您使用偏差数据来训练模式识别系统，那么这些系统将显示与训练数据相同的偏差就不足为奇了。

按照各种AI模式思考AI项目，可以更好地处理、规划和执行AI项目。例如，一旦知道自己正在执行模式和异常模式，就可以深刻理解已经应用到问题中的各种解决方案，并提供见解，以提供模式所需的数据模式、用例和示例、算法和模型开发技能的应用，以及其他有助于加速高质量AI项目交付的见解。这些模型有助于指导组织正确实施AI，项目成功的几率更大。

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