导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能什么是降维的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
"降维打击"个人理解
最近“降维打击”一词经常看到，为了了解，我查阅了一些资料，并结合自己的理解，抛砖引玉。
“降维打击”这一词来源于中国科幻作家刘慈欣的小说《三体》，而现在这本书中的“降维打击”理论已被众多企业引入到商业经营管理中。那么，什么是“降维打击”？
读过《三体》这本书的看官可能更好理解，没看过的可以根据字面大体理解，“降维”字面就是降低维度，“降维打击”我个人理解有两个意思，其一，就是高维度对低维度进行打击，例如：三维对二维打击或是二维对一维进行打击。其二，就是将高维度物体通过某种方式降低维度，进行打击。（上一维度的物体来到下一维度，物体自身微观粒子相互之间的作用力公式将发生变化，物体分子将不能保持现有的稳定状态，极可能发生解体，导致物体本身毁灭。降维打击就是将攻击目标本身所处的空间维度降低，致使目标无法在低维度的空间中生存从而毁灭目标。）
我们首先说一下第一种理解，那么高维度对低维度的打击会产生什么样的效果呢？说道这里，我们要先说以下我们所属物质世界的本质。我们的世界看似浑然一体，实际上分不同的维度。不同的维度世界，就像是一级级的金字塔，下一维度的世界只能是上一维度世界的投影，就像我们的立体世界通过通过拍摄出现在投影幕上变成平面一样，这就是降维，而上一维度的人对于下一维度的人来说就相当于他们的“上帝”或是“神”。而我们的物质世界也可分为三个维度：物质、空间、时间。空间比物质高一维度，时间又比空间高一维度。
现实中，我们为什么要抢房子呢？
因为，房子是“高维度”产品。
我们把商品分为三个维度：
第一个维度商品，指各种有形的产品或是服务，属于物质层面。这个维度的东西是处于最低层次，最用容易发生变化，比如由于科技创新而带来的产品迭代，每一代苹果手机总会附带着新科技成果；新能源汽车总是会对传统汽车造成冲击；互联网和人工智能总革掉某一个传统行业的命，等待。
第二个维度的商品，指的是能够给我们提供空间价值的产品，讲究的场景感，这个领域的产品不会受第一维度创新的冲击，只有第二维度的创新才能带来改变，也就是说只有发生空间变化，才能使它受到冲击。它属于空间层面。比如房子，房子的价值只跟它的位置和大小有关，而位置和大小就是空间的两大尺度，房子的价值和建筑材料几乎没有关系，也就是无论建筑材料怎么创新，但是和房子价值的关系不大。只有当一个城市的格局发生位置转移的时候，房子的价值才受影响，比如老城区被新城区取代，于是新城区的房子比老城区的房子升值的更快了。也就是说只有空间的转移，才能影响房子的价值。
第三维度的产品，指的是能够产生出“时间”的产品，比如近年来美国硅谷的一些大佬不断的钻研各种延长生命的方法，他们通过人工智能，基因科学等方式，不断修改生命密码，企图延长寿命。它属于时间层面。
再比如金融产业，首先它和一维商业（物质创新）无关，它其实属于介于二维和三维之间的产业，就像二维和三维的夹层，为什么这样说呢？因为金融的本质就是用二维的“空间”去交换三维的“时间”，举个例子：假如有个项目，你如果自己干，需要5年才能做成。你如果采用金融的手段，先融资再去干，两年就就能干成，时间加速了三年，但是同时你也释放了一部分股份出去，也就是说你自己的盈利空间分了出去，成功时间缩短了，赚的钱分出去了，这就叫用“空间”换“时间”。这就是金融的本质，是处于二维（空间）和三维（时间）的过度产业。
商品的三个维度，也是商业的三个维度。
我们所说的降维打击，其实就是当高维商业挑战低维商业时，具有碾压的优势。比如二维商品对一维商品的冲击：我们平时所说到的各种创新，比如产品，服务，渠道，模式等待方面，这些都是第一维度的产品，是物质方面的改进，物质是无时无刻不在变化的。在科技发展越来越快的时代，无论你的产品多么先进，总是很容易出现一种东西取代你，颠覆你。而房子属于第二维度的产品，无论第一维度的发生怎样的千变万化，都冲击不到房子的价值，除非当外界的空间格局发生变化，比如市中心转移了，新区崛起了，房子的价值才会变化。
因此我们看到世界日新月异，但是房子一直都在那不动不摇，不离不弃，这才是“不动产”的真正含义。铁打的营盘流水的兵，人来人往、熙熙攘攘，营盘始终还是那个营盘，这就是不动产的价值。放眼四望，在这个处处谈创新，处处搞颠覆的时代，只有“房子”成了最可靠、最稳固的财富载体。
也可以这样理解：越是在瞬息万变的时代，那些越不容易发生变化的东西就越有价值。
再比如互联网，它的本质也是二维产业，因为互联网改变的空间路径，它使消费者和产品的路径大大缩短了；它改变了信息路径，使人与人之间的沟通方式改变了，这就对一维的传统产业产生极大的影响，因此互联网是极其容易给各种传统产业带来革命的。而金融产业是我们所熟知的产业中最顶端的，因为它是二维和三维的夹层，也因此当金融产业遇到一维的传统产业和二维的房地产/互联网产业时，可以所向披靡。那么有没有比金融产业更高的产业呢？有！那就是第三维的时间产业！时间可以改变吗？当然可以。
比如去年一批中国富豪前往乌克兰买命的新闻传的沸沸扬扬，再比如硅谷最具代表性的投资人之一的彼得 · 蒂尔正在用各种办法尝试“长生不老”！他已经公开承认，自己正在服用生长激素药物，这是他“活到 120 岁”计划里的一部分，这不就是在“制造时间”吗？
第二维度VS第一维度互联网的诞生改变和优化了空间路径，从此社会运作逻辑全变了：人、货物、现金、信息等一切有形和无形的东西都被“连接”起来，完全突破了物理空间的限制，滴滴对出租车，淘宝对实体店都形成了巨大冲击等等。二维商业的另一个产业就是房地产，也对实体产生了极大的冲击，就像我们前面所言，房子属于空间产品，无论第一维度的发生怎样的创新，都冲击不到房子的价值，相反它却还可以吸纳一维创新的成果，成为一种金融产品，不断增值……
2.5维对二维金融是嗜血如魔的，专门寻找价值洼地和最大化增值空间，当它嗅到其中的增长空间后之后，当然会插足进来，尤其是互联网产业，比如滴滴/ofo这种平台一样，被一股无形的资本力量操控，当资本得到他们预期的利润之后就会撤出，留下一个空虚的躯壳，它遇佛杀佛，遇魔杀魔，很多产业成也资本，败也资本。06年是AR、VR；07年是人工智能；08年的区块链，一个也逃不了……
以上是“降维”打击的第一种理解，下面再说一下第二种理解。
怎么通过降维来打击对手。首先我们来看降维打击对手的基本条件：研究对手的核心维度。一般来说，一个店的维度主要分为：人流量、获客率、顾客忠诚度、消费频率、美誉度、管理人才、成本、进货渠道、分销渠道等。而一般一个店的主要核心维度，只有几个，比如：人流量维度，选址好决定这个维度会比较长。比如品牌影响获客率、美誉度、忠诚度、消费频率，有的店品牌大，维度长，有的店品牌差，维度短。
比如，某个店的店长非常能干，管理有道，员工信服，还经常会产生新鲜的营销金点子，让店的生意红红火火。在人才这个维度上，就比别的店要长。通过某种方式降低或消灭这个维度。在了解了对手的核心维度后，就可以对其进行降维打击。比如对手人流量维度长，怎么让其缩短呢？在其旁边开一家类似的店，立刻让其人流量维度缩短一半。在对手主人流通道上游开一家类似的店，立刻让这家店的维度优势降低大半。比如对手品牌比较大，维度比较长，怎么让其降维呢？将对手品牌污化，具体方法就不说了。很多人不愿说，其实很多商家商战中都是这么做的。在其附近设一个同类品牌店，减弱对手品牌优势。以其它维度对冲品牌维度，比如低价策略对冲品牌影响力。收集和笼络关键顾客，让对手品牌效果大打折扣。比如对手的人才维度长，那怎么办？挖墙角呗。一旦人才被夺走，立马优势变劣势，正值变为负值，人才这个维度上的优势就转移到了对手那里。所以，挖墙角是商战中对手最喜欢干的事。
瑞星、卡巴斯基，这些杀毒软件公司都是靠收费来维持运营的，收费是这些杀毒公司运营的重要维度。但是360杀毒来了，人家是免费的，而且质量很好，一下子就将这个世界的维度降低了，就像二维变成了一维。二维的物体处在了一维的空间中，他还会生存吗？
所以，我们在降维打击别人同时，要时刻警惕自己被降维打击。
关于人工智能我们需要了解什么？
随着互联网的不断发展，各种计算机智能系统技术也得到了很好的发展。那么有多少人了解人工智能呢？关于人工智能技术中的图像识别有哪些要点呢？大家对于人工智能需要了解什么？对于当下热门的AI+图像识别技术来说，神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。下面电脑培训为大家详细分析以下两种常见的AI图像识别技术。
一、神经网络图像识别技术
想要了解AI图像的识别技术，最重要的就是需要了解神经网络图像识别技术，其实神经网络图像识别技术就是人工神经网络图像识别技术，它主要是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程中反映人脑某些特性的计算结构，在解释的过程中主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT培训发现神经网络系统本身是没有完全模拟人类的神经网络的，主要是通过对人类的神经网络抽象、简化和模拟实现相关计算结构效率进行提升的。
对于神经网络图像识别技术来说，图像识别主要可以通过神经网络学习算法的应用来实现。在使用神经网络的图像识别中，我们首先需要预处理相关图像。并且昆明北大青鸟认为该预处理主要包括将真彩色图像转换为灰色，度数图、灰度图像的旋转和放大，灰度图像的标准化等。
二、非线性降维的图像识别技术
除了神经网络的图像识别技术之外，非线性降维的图像识别技术也是当前AI时代更常用的图像识别技术。对于传统应用计算机实现的图像识别技术，它是一种相对高维的识别技术。这种高维特性使得计算机在图像识别过程中经常承受很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量，非线性降维图像识别技术是一种能够更好地实现图像识别和降维的技术形式。
在学习软件开发的过程中，很多人对IT行业的了解非常少，不知道IT行业具体能够做什么？其实在生活中的很多技术都是需要在计算机技术的基础上进行实施的，在参加
昆明电脑培训的同时了解更多相关的行业知识，这样对以后的发展有很大的帮助。
为什么说LDA是降维分类技术？
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。
线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。就是说，它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。
LDA是监督的，够得上你“分类”这个词
压缩感知属于人工智能吗
属于。压缩感知又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知属于人工智能的信息降维技术，也是后5G通信中的可能应用技术之一。
机器学习四大数据分析降维方法详解
【导读】近几年来，随着人们对数据分析领域的情况愈发了解后，很多大数据分析师利用机器学习四大数据分析降维方法来解决一些数据分析过程中的难题，从而更容易更便捷的工作和避免一些工作中的重复动作和流程，今天小编就对机器学习四大数据分析降维方法进行详细解读，希望对大家有所帮助。
就像在拥挤的体育场内找到特定人物并不容易，将所有数据都放在同一个物理位置并不一定会使发现变得容易，另外由于来自原始系统的数据复制缓慢且成本高昂，因此相关数据中只有一小部分倾向于存储在湖泊中，更为复杂的是，许多公司可能拥有数百个分布在多个本地数据中心和云提供商之间的数据存储库，当涉及数据集成时，以原始格式存储数据并不会消除使数据适应每个机器学习过程的需求，相反它只是将执行该过程的负担转移给了数据科学家，尽管湖中可能具有所需的处理能力，但数据科学家通常不具备集成数据所需的技能。
过去几年中出现了一些数据准备工具，以使数据科学家可以访问简单的集成任务
更复杂的任务仍然需要高级技能。IT部门通常需要通过在数据湖中为特定的ML流程创建新的数据集来进行救援，从而大大减慢了进度，数据虚拟化的好处为了应对这些挑战，组织已开始应用新流程，例如数据虚拟化，可以提供对任何数据的单一访问点-无论位于何处，也无论其本机格式如何-都无需先将其复制到中央存储库中，提供相同物理数据的不同逻辑视图，而无需创建其他副本。这提供了一种快速而廉价的方式来提供数据的不同视图，以满足每种类型的用户和应用程序的独特需求，这些逻辑视图可以通过使用复杂的优化技术在物理数据之上应用复杂的数据转换和组合功能来创建，以实现最佳性能。
具体而言，数据虚拟化通过以下方式帮助应对两个主要挑战
数据发现使数据科学家可以访问更多数据，由于无需从原始系统复制数据集即可在系统中使用，因此添加新内容会更快，更便宜。这些工具为实际复制哪些数据提供了完全的灵活性。例如，对于某个过程，您可以选择从源实时访问所有数据，而对于另一个过程，则可以选择首先在物理存储库(例如数据湖)中实现所有必需的数据，而对于另一个过程，则可以选择可以选择仅体现一部分数据的混合策略(例如，将在流程中频繁使用或可能对许多流程有用的数据)。
提供的所有数据集提供了可搜索的，可浏览的目录
该目录包含有关每个数据集的大量元数据、标签，列说明和使用信息，例如谁使用每个数据集，何时以及如何使用，数据集的内容也可以直接从此目录中搜索和查询。
工具根据一致的数据表示和查询模型公开所有数据
这意味着无论数据最初存储在关系数据库，Hadoop集群，SaaS应用程序还是NoSQL系统中，数据科学家都可以看到所有数据，就像将其存储在单个关系数据库中一样。可以通过SQL，REST或OData等标准方法访问此“虚拟数据库”，这些方法支持包括R，Scala，Python和Spark
ML等标准工具/语言。
使IT数据架构师和数据科学家之间的职责明确，成本有效地分开
IT数据架构师可以使用DV创建“可重用的逻辑数据集”，以对许多流程有用的方式公开信息，这些逻辑数据集也不需要物理复制数据，因此与传统方法相比，创建和维护它们的工作量要少得多，然后数据科学家可以对这些可重复使用的数据集进行修改，以满足每个ML流程的需求。根据定义，可重用的逻辑数据集会处理诸如转换和性能优化之类的复杂问题，因此数据科学家可以根据需要执行最终(且更轻松)的自定义。
现代工具还包括高级管理功能
因此可以集中实施安全策略，可以保留虚拟数据集的沿袭，并且可以在多个ML流程之间重用常见的转换和计算，数据虚拟化平台还可以将ML分析的结果无缝地呈现给业务用户和应用程序，因此可以轻松地将其合并到业务流程和报告中，随着机器学习和数据湖的不断扩散并支持现代分析，数据虚拟化是大幅提高数据科学家生产率的关键，它使他们可以专注于自己的核心技能，而不是数据管理，使数据科学家可以访问更多数据并利用基于目录的数据发现，并且极大地简化了数据集成，因此组织可以真正从手头的数据中受益。
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“机器学习四大数据分析降维方法详解”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能什么是降维的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。