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...
而机器学习、深度学习、强化学习与迁移学习作为AI领域的核心技术,更是扮演着举足轻重的角色。它们虽各有千秋,却又紧密相连,共同构筑了AI技术的坚实基础。 二、机器学习:AI的基石 定义:机器学习是人工智能的一个子领域,它使计算机能够从数据中自动学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。机器学习算法通过训练数据来发...
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。 诸多媒体流行词汇萦绕...
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...
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。
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...
此外,深度学习,迁移学习,强化学习这几个方向并不是完全割裂的,有挺多交叉的地方。建议题主先做点...
百度试题 题目下来哪些概念已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、无人驾驶等领域? A.机器学习B.深度学习C.强化学习D.迁移学习相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D
百度试题 结果1 题目下来哪些概念已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、无人驾驶等领域? A. 机器学习 B. 深度学习 C. 强化学习 D. 迁移学习 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏