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人工智能机器学习和深度学习都是什么怎么区分

2020-11-19 21:31:06来源:励志吧0次阅读

人工智能“机器学习”和“深度学习”都是什么 怎么区分? 人工智能是一般类别,三者都是共同的。 在图表中,人工智能将是包含机器和深度学习的更大的封装圈。 AI基本上是由机器演示的任何智能,在遇到问题时将其引导到最佳或次优解决方案。现在,像这样的算法不具备大多数人将“AI”与之相关联的认知,学习或解决问题的能力。 然而,该算法只是一个代理,在给定问题及其状态的情况下导致最优解。  属于AI但不属于机器学习的代理通常是仅使用决策树用于逻辑的代理,或者是使用规则和指令构建的代理。  Arthur Samuel在1959年创造了“机器学习”一词,将其定义为“没有明确编程就能学习的能力。”机器学习,最基本的形式,是使用算析数据,从中学习,以及 然后对世界上的某些事物做出决定或预测。 初学者最常见的例子是房价。 Redfin或Zillow这样的网站如何预测当前拥有的房屋的价格是多少?  这并不复杂。 机器学习的核心是,除了在很多方面外,它实际上只是制作了最佳的线条。 房价预测模型会查看大量数据,每个数据点都有几个维度,如大小,卧室数,浴室数,庭院空间等。它会根据这些输入参数创建一个函数,然后将系数转换为 这些参数中的每一个都在查看越来越多的数据。  这种机器学习方法称为“监督学习”,其中给予模型的数据包括每个输入集的问题答案。 它基本上为每组特征提供输入参数,称为特征和输出,模型从中调整其功能以匹配数据。 然后,当给定任何其他输入数据时,模型可以执行相同的功能并产生准确的输出。  机器学习的其他派系是无监督学习和强化学习。 简而言之,无监督学习只是发现数据的相似之处 - 在我们的房子示例中,数据不包括房价(数据只会输入,它没有输出),模型可以说“嗯,基于这些参数,House 1最类似于House 3“或类似的东西,但无法预测给定房屋的价格。  代理在中采取行动,该被解释为状态的励和表示,其被反馈到代理中。 想想一个小宝宝:哭泣导致糖果 - 励。 随着时间的推移,如果父母一直满足孩子对糖果的渴望,婴儿每次想要糖果时都会学会哭泣。  深度学习的灵感来自大脑的结构和功能,即许多神经元的互连。 神经网络是模拟大脑生物结构的算法。  神经网络在人脑上松散地建模,由数千甚至数百万个密集互连的简单处理节点组成。 今天的大多数神经网络被组织成节点层,它们是“前馈”,意味着数据只在一个方向上穿过它们。 单个节点可能连接到其下面的层中的几个节点,从中接收数据,以及它的层中的几个节点,它们向其发送数据。  对于每个传入连接,节点将分配一个称为“权重”的数字。当网络处于活动状态时,节点在其每个连接上接收不同的数据项(不同的数字),并将其乘以相关权重。然后它将得到的产品加在一起,产生一个数字。如果该数字低于阈值,则节点不会将数据传递到下一层。如果数量超过阈值,则节点“触发”,在今天的神经网络中通常意味着沿着其所有传出连接发送数字 - 加权输入的总和。  当训练神经网络时,其所有权重和阈值最初都设置为随机值。训练数据被馈送到底层 - 输入层 - 它通过后续层,以复杂的方式相乘并加在一起,直到它最终到达,从根本上转换到输出层。在训练期间,不断调整权重和阈值,直到具有相同标签的训练数据始终产生类似的输出。  深度学习基本上是关于类固醇的机器学习。 处理功能有多个层,通常,每个层都会提取一些有价值的信息。 例如,一个神经网络可以处理用于驾驶自动驾驶汽车的图像。 每个层将处理不同的东西,例如,第一层可以检测道两侧的边缘。 另一层可以检测图像中的车道线,另一层可能是其他车辆。  比如计算机视觉功能的发展用例,谷歌曾经在2017年发布了一款AI硬件纸盒套件(也是旗下AI开源项目(AIY Projects)的作品)。其中,Vision Kit 就是一套简单的计算机视觉系统,它可以检测几千种常见物体,但也可以对人类的脸部表情进行检测,并显示出情绪,比如微笑、皱眉、、开心等等。郴州白癜风医院收费高吗
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