迁移学习在自然语言处理、计算机视觉等领域有广泛应用。 二、相互对比、区别与联系 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...
1.机器学习（ Machine Learning , ML )：机器学习是一种人工智能的分支，它通过学习数据和经验，自动改进模型和算法，以提高其性能和预测能力。机器学习涵盖了多种算法和技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。2．深度学习（ Deep Learning , DL )：深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层神经网络进行学习...
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...
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——它往往无法得出一个可靠的模型。迁移学习就是从其他大型数据训练得到模型拿过来作为当前任务的预训练模型,对模型进行微调。那...
好的与差的机器算法之间的区别在于,我们在“预测”步骤中获得的预测质量。这就引出了机器学习的另一个定义:“机器学习的目的是从训练数据中学习,以便对新的、未见过的数据做出尽可能好的预测”。 2. 深度学习 我们将从深度学习的发展历程、深度学习的概念、深度神经网络的分类几个方面来阐述。
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...
百度试题 题目机器学习、深度学习、人工智能、迁移学习中,范围最大的概念是() A. 机器学习 B. 深度学习 C. 人工智能 D. 迁移学习 相关知识点: 试题来源: 解析 C 正确答案: C 反馈 收藏
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...
机器学习的主要障碍是特征工程这个步骤,特征工程要靠手动设计完成,需要大量领域专业知识,因此它成为当今大多数机器学习任务的主要瓶颈。 深度学习 (deep learning) 深度学习,也是一种机器学习的技术。最初的深度学习网络是利用神经网络来解决特征层分布的一种学习过程。
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