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算法的应用领域主要有哪些

算法无论在任何方面都是极为实用的,因为其能为解决实际问题大幅提高效率。算法的应用无处不在,小到普通的排序问题,大到最近举世瞩目的神经网络和深度学习,无论是现实中的实际问题,还是网络上的虚拟产物,都很容易寻觅到算法的影子。在此列举几个赫赫有名的例子。

1) 深度学习

神经网络和深度学习可谓当今最热门的算法,而如今这两个算法的应用范围有目共睹——从图像识别到 AlphaGo,再到语音识别和机器翻译,人工智能一次又一次地刷新人们对信息学的认识。神经网络是以脑神经学中的神经元为参考,以一个神经元为基本运算单位,并以若干个神经元设为一层,在层与层之间通过激活函数链接,形成的一个复杂的网络。

该网络可以利用 BP 算法(Back Propagation Algorithm)让一个人工神经网络从大量样本中训练统计规律,从而对未知事件做出预测。深度学习则更要高深,且出现得也较晚,其也可以被看作神经网络的升级版。

深度学习的主旨在于强调神经网络模型的深度。其在神经网络模型的基础上减少了参数的繁杂度,更加逼近人脑工作的机制。最著名的例子便是卷积神经网络(CNN),其极大地加强了计算机的图像识别功能。

2) 人类基因工程

人类基因工程发展极为迅速,基因的解码是生物学发展的焦点问题。其目标是在已知构成人类 DNA 的 30 多亿个碱基对中识别确定有特定作用的基因,以治疗有关基因的疾病。

目前基因的修改剪切技术已经相对成熟,而如何快速地定位所有引发特定疾病的不良基因,并确保不改变良好的正常基因,就必然需要计算机在数据库中存储信息并为数据分析提供复杂的算法支持。计算机的高效算法计算能力使科学家在这个领域能从实验中获取更多有用的新基因信息,极大地减少了实验的投入。

3) 搜索引擎和网络爬虫

搜索引擎的核心机制其实就是网络爬虫(也称为网络蜘蛛)。为了高效地为客户提供搜索结果,搜索引擎往往会先收集互联网中成千上万的网页,并根据网页中的关键字建立数据索引库。

搜索引擎和网络爬虫收集网页的过程都会以基础的 BFS(广度优先搜索)、DFS(深度优先搜索)为核心思想,并针对要抓取的网页附加更有针对性的复杂算法,如网页过滤算法等。随着搜索技术越来越成熟,其算法的复杂程度也逐渐提高,但溯其本源仍是简单的搜索算法。