机器学习是一个大类,深度学习是机器学习下面的一个分支。 主要区别的是深度学习和强化学习。 深度学习是需要训练者提供数据集的,即需要告诉网络训练集和验证集,比如视觉识别中常常使用深度学习,来识别目标。 强化学习无需数据集,根据自身网络不断试错,对外界交互产生的反馈作为奖励来不断调整网络参数,比如机械臂控制,...
深度学习是机器学习的一个子集,主要关注多层神经网络的研究。 强化学习和迁移学习也是机器学习的子领域,但它们的研究重点和方法有所不同。 这些领域之间存在一定的联系,例如深度学习可以用于强化学习中的值函数近似,迁移学习可以将一个领域的知识应用到另一个领域。 三、应用场景案例分析 机器学习:信用卡欺诈检测、垃圾...
强化学习是智能体自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获得回报的过程。强化学习的目标是最大化长期的累积回报。与监督学习和无监督学习不同,强化学习是智能体与环境之间的交互,智能体通过不断试错来寻找最优的行为策略。迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。当...
通过这些手段,深度学习在视觉识别,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 强化学习:Reinforcement Learning,又称再励学习或者评价学习。也是机器学习的技术之一。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大,由于外部给出的信息很少,强化学...
01_AI的应用_AI的基本流程_有监督无监督强化学习区别是浅谈人工智能 - 机器学习与深度学习的区别与联系的第1集视频,该合集共计6集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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