而深度学习则是一种实现机器学习的技术,它适合处理大数据。深度学习使得机器学习能够实现众多应用,并拓展了人工智能的领域范畴。 从安防监控、自动驾驶、语音识别到生命科学等等,深度学习以“摧枯拉朽之势”席卷行业。 以语音识别为例,通过机器学习,语音识别能随着时间向用户学习,最后能达到95%的准确性。但是训练过程是...
在本质上,深度学习是机器学习的一个子集,而强化学习则是机器学习的一个特别分支,它可以独立于深度学习使用,也可以与深度学习结合形成深度强化学习。具体来说,机器学习利用算法来解析数据、学习其中的规律,并作出判断或预测;深度学习则是采用类似于人脑神经网络结构的深度神经网络来处理和学习数据的复杂模式;强化学习的核...
三、深度学习是一种实现机器学习的技术 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终...
深度学习与强化学习都属于机器学习的范畴;深度学习是有标签、静态的,多用于感知。强化学习是无标签、动...
深度学习+强化学习= AI 与经典的ML技术相比,DL提供了一个更强大的预测模型,通常可以产生良好的预测...
Deep Learning,是一种机器学习的技术,由于深度学习在现代机器学习中的比重和价值非常巨大,因此常常将深度学习单独拿出来说。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。通常我们了解的DNN(深度神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络),LSTM(长短期记忆网络)都是隶属于深度学习的范畴。也...
反过来,包含表征学习的模型,通常也需要进行多层次的处理,也都可称为深度学习。除了深度神经网络外,也有深度森林等非神经网络模型。 机器学习的任务与模型是可以组合的,即有非深度 / 深度监督学习、非深度 / 深度强化学习、非深度 / 深度无监督学习,等等。
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。
百度试题 结果1 题目试题:使用思维导图,说明人工智能领域中的机器学习、深度学习和强化学习之间的关系和区别。相关知识点: 试题来源: 解析 答案:(绘制思维导图)