机器学习是一个广泛的概念,包括了深度学习、强化学习和迁移学习等子领域。 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...
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。当需要完成的任务没有足够的的标签数据时(新的标签数据很难获取、费时、昂贵),传统的监督学习方法会失灵——它往往无法得出...
机器学习(ML):作为AI的子领域,ML专注于让计算机从数据中自动学习并改进其性能,无需进行明确的编程。ML算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。 深度学习(DL):DL是ML的一个子集,通过构建深度神经网络(DNN)来学习数据的复杂表示和特征。DNN包含多个隐含层,能够自动从数据中提取高层次的...
深度学习: 强化学习 迁移学习 联邦学习 自动化机器学习 主动学习 小样本学习 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: 是专门...
2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法——深度学习的出现,人工智能开始大爆发,研究领域也在不断扩大,下图展示了人工智能研究的各个分支,包括计划调度、专家系统、多智能体系统、进化计算、模糊逻辑、机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、机器感知等等。
1. 机器学习 2. 深度学习 3. 强化学习 4. 迁移学习 5. 机器学习 VS 深度学习 VS 强化学习 VS 迁移学习 VS 人工智能? 微信公众号同步 人工智能的学习算法大家庭 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)浪潮正在席卷全球,在上一讲中,我们给出了人工智能的定义、话题、四大技术分支、主要应用领域和三种...
机器学习:通过优化方法挖掘数据中规律的学科,多用于数据挖掘、数据分析和预测等领域。 深度学习:运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法,广泛地应用于是计算机视觉和自然语言处理领域。 强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。强化...
机器学习(machine learning) 机器学习的主要任务: 分类(classification):将实例数据划分到合适的类别中。 回归(regression):主要用于预测数值型数据。 机器学习可以分为三种形式: 监督学习(supervised learning) 非监督学习(unsupervised learning) 强化学习(reinforcement learning) ...
深度学习: https://github.com/zeusees/HyperDL-Tutorial 推荐书籍:《神经网络与深度学习》 邱锡鹏著 Neural Network and Deep Learning 强化学习: https://github.com/wwxFromTju/awesome-reinforcement-learning-zh 内容: 迁移学习: https://github.com/jindongwang/transferlearning ...
【耗时5年!修改数521次!】李宏毅深度学习教程整理与优化! 这份耗时5年!修改521次的李宏毅深度学习教程整理与优化,包含了李宏毅老师课程的精华内容和拓展内容;内容涉及:机器学习基础、实践方法论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、 - 读论文的Rocky学长于20