而在数据充足的情况下,深度学习模型可以实现端到端的学习,即不需要专门做特征工程,将原始的特征输入模型中,模型可同时完成特征提取和分类任务 目前深度学习已经被应用在人工智能的各个领域,其中最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理领域,我们所熟知的语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸识别等等,都是基于对深度学习算...
机器学习(ML)是人工智能的一个子集,指的是让机器通过数据和经验“学习”并自动改进,而不需要显式编程。即让机器像人一样根据已有的数据学习规律,机器学习的目标是通过算法找到数据中的规律或模式。 深度学习(DL)是机器学习的一个分支,它使用神经网络,特别是多层神经网络来处理和分析数据。深度学习通过模拟人脑的结构...
1)人工智能指使机器像人一样去决策 2)机器学习是实现人工智能的一种技术 3)机器学习分很多方法(算法),不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习中的一个分支方法。 4)数据分析可以帮助你从零进入人工智能时代。如果你喜欢深入技术,学会了数据分析,你才能打好基础,去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容,...
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 > 机器学习 > 深度学习。 图1:人工智能、机器...
图1:人工智能、机器学习和深度学习三者关系示意 如字面含义,人工智能是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标,而没有限定方法,因此实现人工智能存在的诸多方法和分支,导致其变成一个“大杂烩”式的学科。
图1:人工智能、机器学习和深度学习三者关系示意 如字面含义,人工智能是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标,而没有限定方法,因此实现人工智能存在的诸多方法和分支,导致其变成一个“大杂烩”式的学科。
“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。
简而言之,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,而生成对抗网络则是深度学习中的一种分类。它们之间的关系可以通过图1-11清晰地表示。 ▲图1-11 人工智能、机器学习、深度学习与生成对抗网络四者的关系 01 机器学习分类
人工智能、机器学习、深度学习的关系如下图所示。深度学习是它们三个中最小的子集。但其实深度学习还包含了各种方法，例如卷积神经网络。卷积神经网络有一种经典的变体：残差网络。残差网络是一种添加了跨层连接的卷积神经网络，如下图所示。当然，残差网络还有各种各样的变体，层出不穷。残差收缩网络就是残差网络的一...