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...
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...
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...
迁移学习,正是解决这一难题的一把钥匙。 什么是迁移学习? 简单来说,迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习的方法,它旨在将从一个或多个源任务(Source Tasks)中学到的知识,应用到目标任务(Target Task)中,即使这两个任务在数据分布或学习目标上存在差异。这种“知识迁移”的能力,使得模型能够在少量标注数据或...
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...
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...
迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,其主要思想是将已学习到的知识从一个任务迁移到另一个相关任务上。在迁移学习中,通常会利用预先训练好的模型或者特征来加快新任务的学习过程,提高模型的泛化能力。 与传统的机器学习方法相比,迁移学习在处理小样本学习、跨领域学习等问题上表现更为出色,尤其在图像识别、...
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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。