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...
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...
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...
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。 诸多...
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。
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...
强化学习(reinforcement learning) 强化学习,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,强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习。通过这种学习获取知识,改进行动方案以适应环境。
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 内容: 整理查找不易,觉得有用的话点个赞再走吧,我还会持续更新一些学习资源,大家有找不...
百度试题 题目如果把机器学习当做人工智能领域的重要技术,那么( )则是当前人工智能领域最为关键的技术之一。A.深度学习B.无监督学习C.迁移学习D.强化学习 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏