1.人工智能、机器学习、深度学习的关系 近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热,但很多从业者却很难说清它们之间的关系,外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前,先从三个概念的正本清源开始。概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的,三者的关系如图1所示,即:人工智能 > 机器...
但平静的日子只延续到2010年左右,随着大数据的涌现和计算机算力提升,深度学习模型异军突起,极大改变了机器学习的应用格局。今天,多数机器学习任务都可以使用深度学习模型解决,尤其在在语音、计算机视觉和自然语言处理等领域,深度学习模型的效果比传统机器学习算法有显著提升。 那么相比传统的机器学习算法,深度学习做出了哪些改...
但平静的日子只延续到2010年左右,随着大数据的涌现和计算机算力提升,深度学习模型异军突起,极大改变了机器学习的应用格局。今天,多数机器学习任务都可以使用深度学习模型解决,尤其在语音、计算机视觉和自然语言处理等领域,深度学习模型的效果比传统机器学习算法有显著提升。 那么相比传统的机器学习算法,深度学习做出了哪些改进...
概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系如图1所示,即:人工智能 > 机器学习 > 深度学习。 图1:...
深度学习是机器学习的一种变体,它利用多层神经网络对大量数据进行训练,从而实现模式识别和分类。深度学习通过大量的数据和计算能力来提高机器的智能水平。神经网络是深度学习的核心,它模拟了人类神经系统的结构,可以处理大量数据并进行高级分析和决策制定。 二、人工智能与深度学习的发展 人工智能和深度学习的发展非常迅速。
总的来说,机器学习和深度学习是人工智能领域的两大支柱技术。它们之间的关系密切而复杂,共同推动着人工智能技术的进步和发展。随着数据的不断增长和技术的不断创新,我们有理由相信,机器学习和深度学习将在未来发挥更加重要的作用,为我们的生活带来更多的便利和智慧。在迈向智能化的道路上,我们需要不断深入地研究和...
“机器学习”“人工智能”“深度学习”这三个词常常被人混淆,但其实它们出现的时间相隔甚远,“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)出现于20世纪50年代,“机器学习”(Machine Learning,ML)出现于20世纪80年代,而“深度学习”(Deep Learning,DL)则是近些年才出现的。三者是包含与被包含关系,如图1-1所示。
2012年以后,信息爆炸带来的数据量猛增、计算机算力的高速提升、深度学习的出现以及运用,使人工智能的研究领域不断扩展,迎来大爆发。除了传统的专家系统、机器学习等,进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统也接二连三有了里程碑式的成果[1],见图1-10。
机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 深度学习(Deep Learning)是机器学习研究中的一个新领域,推动了机器学习的发展,并拓展了人工智能的领域范围。甚至有观点认为,深...
机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系。 图三 三者关系示意图 目前,业界有一种错误的较为普遍的意识,即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为,当下深度学习在计算机视觉、自然语言...