“机器学习”“人工智能”“深度学习”这三个词常常被人混淆,但其实它们出现的时间相隔甚远,“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)出现于20世纪50年代,“机器学习”(Machine Learning,ML)出现于20世纪80年代,而“深度学习”(Deep Learning,DL)则是近些年才出现的。三者是包含与被包含关系,如图1-1所示。
▲图1-1 人工智能、机器学习和深度学习的关系
业内对于以上关系还有不同的见解,比如认为深度学习有部分内容在机器学习范畴之外,此处不深究。
01 机器学习与人工智能
“人工智能”一词出现在1956年的达特茅斯会议上,当时人工智能先驱的梦想是建造具有人类智能体的软硬件系统,该系统具有人类的智能特征,而这里所说的人工智能为“通用人工智能”。
这样的人工智能梦想曾在影视作品中大放异彩,如电影《星球大战》中的C-3PO机器人具有人类的理性和思考能力。不过,迄今为止,这种高层次的推理和思想仍然难以实现,退而求其次,目前能够落地的都属于“狭义的人工智能”,如人脸识别等。
我们将机器学习描述为实现人工智能的一种方式方法。机器学习是基于已有数据、知识或经验自动识别有意义的模式。最基本的机器学习使用算法解析和学习数据,然后在相似的环境里做出决定或预测。简言之,即基于数据学习并做决策。这样的描述将机器学习与传统软件或普通程序区分开来。
机器学习过程中,并没有人为指示机器学习系统如何对未知环境做出决策或预测,这一过程由机器学习中的算法从数据中习得,做出决策的主体是机器学习算法,并且决策或预测是非确定性的结果,一般以概率的形式输出,比如80%的可能性是晴天。
与之不同的是,常规的应用程序需要软件工程师一句句地编写代码(特定的指令集),指示程序或软件做出确定的行为,比如输出0和1分别表示注册成功和失败。做出决策的主体实际是人,程序只是执行动作的工具。正因如此,机器学习可归为间接编程,与之对应的是常规编程。
02 机器学习与深度学习
深度学习使用多层(一般多于5层)人工神经网络学习数据内部的复杂关系。人工神经网络是生物科学、认知科学等与人工智能结合的产物,在早期的机器学习中就已开始应用,其初衷是在计算机中模拟人类大脑神经元的工作模式。
人类大脑的神经元在百亿级别,通过突触实现彼此交流,从计算的角度看属于计算密集型,这限制了复杂人工神经网络在实践中的应用。计算机计算能力的大幅提升带来了新的可能,2000年,多伦多大学的Geoffrey Hinton领导的研究小组在不懈研究下,终于在现代超级计算机中验证了深度学习的多层网络结构。
Geoffrey Hinton因在深度学习领域做出巨大贡献而被称为深度学习的鼻祖,并与Yoshua Bengio、Yann LeCun并称机器学习三巨头。(三人因在深度学习领域的贡献而荣获2018年图灵奖。
深度学习可被看作一种实现机器学习的技术,是机器学习的子集。与深度学习相对,过去那些只有单层或少层的神经网络被称为浅层学习。
对于机器学习的描述,也有专家调侃地发声,以表明某种现象:当你募集资金时,这属于人工智能;当你招聘时,这属于机器学习;当你执行时,这属于线性回归;当你调试时,这属于printf()。
以上只从某个侧面简要描述了人工智能、机器学习和深度学习的关系,更全面的信息请读者参考相关资料。
03 机器学习与统计学、大数据及数据科学
机器学习与传统统计密不可分,两者都是从数据中得出结论。统计学中首先提出数据空间假设(比如数据呈正态分布)下的参数化求解,同时关心样本量增大至无穷时统计估计的收敛问题;机器学习则尽可能少地对数据分布做出假设,而以算法作为关键,学习接近数据生成的模型,同时关注有限样本下学习的性能(算法和模型表现)。
机器学习与大数据也常常出现在同一场合。当某人提到大数据时,需要看此人背景才能明确其所说大数据的含义。
当此人是大数据相关技术人员、从技术角度描述大数据时,他往往指的是数据的存储、分析、处理和计算的技术,其难点并不在于具体的算法,而在于存储、计算的分布式系统的层级问题。从行业中我们也能看到针对大量的数据建模往往使用相对简单的算法。
相反,对于少量数据,由于来之不易,往往会进行大量精细的分析和处理。我们很难根据某一天的天气推测另一天的天气状况,但如果有大量的历史天气数据,使用常规算法推测另一天的天气状况就会有较大把握。
在某种意义上,“大数据不难,小数据才难”有一定道理。当此人从业务角度描述大数据时,他往往指的是数据,是基于数据的分析挖掘、运营以及产生业务价值的方法和策略。
当外行人说大数据时,他往往指的是海量数据、安全与隐私等更为直观的概念。值得一提的是,在很多场景下,对于真正进入算法模型的数据量,我们需要自问:我们真的有大数据吗?
当然,机器学习所用的数据来源于各个渠道,数据量是海量的,存储于大数据平台或大数据存储系统,从这个角度来看,机器学习是依赖于大数据的。另外,大数据(及其处理能力)也是传统的数据分析建模向机器学习、深度学习转变的关键。
机器学习与数据科学(Data Science)关系也非常紧密。在笔者看来,数据科学从数据的角度概括了数据有关的活动,涉及的范围比机器学习更广。数据工程、数据可视化、数据集成与ETL(提取、转换和加载)、商业智能、数据产品、大数据等都可以归入数据科学范畴。
责编AJX
相关推荐
人工智能深度学习
吆喝帝
发布于 :2022年08月21日 08:50:05
移动开发
学习电子
发布于 :2022年12月28日 12:29:47
领域,包括机器学习、深度学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理和其他几个学科。首先,人工智能涉及使计算机具有自我意识,利用计算机视觉、自然语言理解和模仿其他感官。其次,人工智能涉及模仿人类的认知功能
发表于 03-22 11:19
机器学习两门课程,基于第一大主流编程语言Python,让学员熟悉人工智能概念与行业前景,掌握Python编程基础及常用库使用、TensorFlow基础及神经网络、熟悉TFlearn相关知识点。课程间小项
发表于 09-16 17:07
在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行。这个时刻何时到来我无法预见;但我相信,彼时“智能”会显现出更“切实”的意义。与此同时,通过深度学习方法,人工智能的实际应用能够在
发表于 11-11 07:55
人工智能打发展是算法优先于实际应用。近几年随着人工智能的不断普及,许多深度学习算法涌现,从最初的卷积神经网络(CNN)到机器学习算法的时代。由于应用环境的差别衍生出不同的学习算法:线性回归,分类与回归树
发表于 02-17 11:00
移动开发
学习电子
发布于 :2022年12月28日 12:30:10
机器学习和人工智能有什么区别?当今唯一可用的软件选项是 ML 系统。在十年左右的时间里,当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时,我们将见证第一个真正的人工智能。是人工智能软件吗?软件构成
发表于 04-12 08:21
我们不断地提及“智能”,到底什么是“智能”?我们说的是人工智能吗?或者是机器学习?它跟数据挖掘和软计算有什么关系?在学术界,对于这些问题已经争论了好几年了。以其首字母缩写AI而广为人知的人工智能是一
发表于 04-17 10:34
`近几年,人工智能的发展速度相当惊人,这些智能机器人几乎都是女性,这到底是为什么呢?`
发表于 12-31 13:43
如题,希望找到一些同样研究机器学习,人工智能算法研究的朋友,相互探讨,共同进步。自己一个人搞感觉挺难的,希望可以一起讨论,跟贴联系。
发表于 02-26 09:58
菜鸟如何学习人工智能
发表于 06-03 16:36
上图,这组数据大概有975家人工智能公司,可以发现其中260家是机器学习,什么是机器学习,就是AlphaGo这种机器学习,AlphaGo透过三个 步骤来打败这个九段国际棋手:1、建立一个特别聪明的大脑
发表于 05-31 08:53
转为形式化(类似于人脑存储和接受的形式)的概念逻辑信息; 2、 智能运算人工智能对接受的信息进行不断的自我学习、深度检索、逻辑判断,达到深度学习,下次遇到这种问题可以直接做出相对应的智能反应,加快处理
发表于 08-16 10:44
是了解最初部署人工智能的原理。 组织有大量的数据,通过关注快速建立成功和建立信任是关键。例如,让我们将电子邮件指标作为客户行为的可能预测因素。 您可以从机器学习开始回答以下问题:√根据邮件标题打开
发表于 09-25 10:03
将是接下来中国科技发展中的重要一部分。而在本次十九大上,******也点明,人工智能和实体经济的深度融合将是接下来工作的重点,这就意味着,人工智能不能只是飘在天上的虚幻缥缈的论文,也要落地成为人们日常生活中
发表于 11-09 16:43
的人工智能技术落地与产业化之路将会持续提速。 谷歌在北京成立AI中国中心 热点:2017年12月13日,在谷歌开发者大会上,谷歌Cloud人工智能和机器学习首席科学家李飞飞宣布,谷歌AI中国
发表于 01-05 15:35
。如何将人工智能技术与机器学习结合起来创造出新一代的智能化产品,是目前各行各业产品定义者和系统开发工程师面临的一个重大挑战,因为这里面有很多种技术分叉和硬件平台,选择的好,开发周期就事半功倍。因此这就
发表于 03-15 15:28
的智能——但是我们已经看到了一条充满潜力的道路。目前人工智能(AI)已经发展为一系列技术:机器学习、深度学习、卷积神经网络(CNN)等,但是无论我们怎么命名,它们都需要组合起来搭建一个更加智能的机器
发表于 05-22 09:54
——工业机器人的智能化程度要求也越来越高,采用深度学习技术为工业机器人赋能是目前各大厂商的统一认知。本文结合实际案例,简要说明一下智能机器人的实现流程。一、智能机器人概念 人工智能技术,其主要作用就是用
发表于 05-31 09:36
;而深度学习使用独立的层、连接,还有数据传播方向,比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能,让机器认知过程逐层进行,逐步抽象,从而大幅度提升
发表于 07-04 16:07
`点击报名直播观看:http://t.elecfans.com/live/538.html专家简介:邓亚峰现任格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官,毕业于清华大学,具有16年的计算机视觉和人工智能方向
发表于 07-19 10:01
摘要: 阅读本文以了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习方面的知识,以及它们对商业化意味着什么。如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策,那么会为企业带来巨大的利益。机器学习(ML)研究这些模式
发表于 08-27 10:16
超10多年工作经验的资深大牛推荐的人工智能&MATLAB学习资料。1. 主题演讲: 人工智能 & 你, 准备好了吗?2. 《MATLAB 机器学习》电子书2.1《机器学习入门:实例
发表于 11-06 15:47
美国纽约大学医学院研究者报告的一种新的美国纽约大学医学院研究者报告的一种新的人工智能/机器学习程序可分析患者肺癌肿瘤影像,判定肿瘤类型,甚至可以判断驱动基因异常。研究发现,人工智能判断腺癌还是鳞癌
发表于 11-08 06:45
`春风拂面,万物生长,在复苏的五月Elecfans小助手为你精心准备了人工智能学习养料足足200G的超值人工智能学习资料包相关资料截图(Python、深度学习、机器学习、计算机视觉、Kaggle
发表于 05-06 10:50
基础教程(含100例程和crossin全60课)《Python编程:从入门到实践》的源代码python机器学习和深度学习的学习书籍Python高级教程—机器学习和数据分析你知道的人工智能 你不知道的Python
发表于 05-06 17:57
,而是使用人类推理作为提供更好服务或创造更好产品的指南。但是这有什么作用呢?我们来看看目前的方法。ML:解析,学习,确定或预测的算法作为人工智能的一个子集,机器学习使用统计技术使计算机无需明确编程即可学习
发表于 05-29 10:46
视觉、通讯、计算金融学、控制设计、机器人学等等。 为了帮助大家更好的学习机器学习和图像处理,我们上线了《人工智能—MATLAB图像处理及机器学习》培训班各有关企业:为提高我市中小企业人工智能技术综合
发表于 07-01 15:05
以色列实时分析和异常检测的大数据创业公司Anodot目前正在使用先进的机器学习算法来克服人类在数据分析方面的限制。人工智能可以通过分析所有数据提出更多的答案,而Anodot认为没有将机器学习整合到数据分析中的电子商务公司将会出现亏损。
发表于 07-29 08:06
在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行。这个时刻何时到来我无法预见;但我相信,彼时“智能”会显现出更“切实”的意义。与此同时,通过深度学习方法,人工智能的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
发表于 08-06 08:42
手把手教你设计人工智能芯片及系统(全阶设计教程+AI芯片FPGA实现+开发板)详情链接:http://url.elecfans.com/u/c422a4bd15这里搜集了一批人工智能的学习资料,总共
发表于 09-06 14:39
` 谁来阐述一下5G与人工智能的关系?手把手教你设计人工智能芯片及系统(全阶设计教程+AI芯片FPGA实现+开发板)详情链接:http://url.elecfans.com/u/c422a4bd15`
发表于 11-22 17:08
语言使用,数学库、数据结构及相关算法,深入学习AI算法模型训练、分析,神经网络、机器学习、深度学习等因此,为了帮助大家更好的入门学习AI人工智能,包括:Python语法编程、数据结构与算法、机器学习
发表于 11-27 12:10
模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。(3)掌握机器学习
发表于 11-28 16:20
人工智能、数据挖掘、机器学习和深度学习之间,主要有什么关系?
发表于 03-16 11:35
python人工智能——机器学习——机器学习基础
发表于 04-28 14:46
人工智能、机器学习、数据挖掘的区别
发表于 05-14 16:02
人工智能(AI)目前正在为社会的方方面面带来革新。比如,通过结合数据挖掘和深度学习的优势,如今可以利用人工智能来分析各种来源的大量数据,识别各种模式、提供交互式理解和进行智能预测。
发表于 05-19 08:13
应用开发并开拓出更多新型市场应用。本册电子书汇集了人工智能详细路线图和类别,阐释了人工智能、机器学习(ML)和深度学习(DL)之间的关系,并详细介绍了神经网络相关技术。书中还向读者推荐了数款
发表于 08-20 09:36
不断变化的,因此深度学习是人工智能AI的重要组成部分。可以说人脑视觉系统和神经网络。2、目标检测、目标跟踪、图像增强、强化学习、模型压缩、视频理解、人脸技术、三维视觉、SLAM、GAN、GNN等。
发表于 11-27 11:54
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据工业人工智能生态系统
发表于 12-16 07:47
人工智能和机器学习可以帮助组织提高网络安全性的一些方法
发表于 01-25 06:25
人工智能和机器学习如今一直在改变着我们的世界,2020年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性,预计在2021年将会有更大的发展。疫情显然已经成为一种催化剂,从产品创新到消费者偏好
发表于 01-27 06:10
`迅为率先在RK3399 开发板上支持了Docker、TensorFlow目标检测API、OpenCV、Keras、scikit-learn、pytorch和Python等,组成了人工智能深度学习
发表于 05-21 17:28
本帖最后由 wcl86 于 2021-6-3 16:23 编辑
应广大学员要求,现开通Labview深度学习tensorflow人工智能目标检测-教学贴,有需要的学员,可以收藏本贴,接下来会
发表于 05-28 11:58
人工智能下面有哪些机器学习分支?如何用卷积神经网络(CNN)方法去解决机器学习监督学习下面的分类问题?
发表于 06-16 08:09
创客们的最酷“玩具” 智能无人机、自主机器人、智能摄像机、自动驾驶……今年最令硬件创客们着迷的词汇,想必就是这些一线“网红”了。而这些网红的背后,几乎都和计算机视觉与深度学习密切相关。 深度学习
发表于 07-19 06:17
人工智能芯片是人工智能发展的 | 特伦斯谢诺夫斯基责编 | 屠敏本文内容经授权摘自《深度学习 智能时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战,到无人驾驶汽车的上路,再到AI合成主播上岗
发表于 07-27 07:02
,除了人工智能这个词本身具有广泛的概念,其下细分出像机器学习、机器视觉、深度学习等无一不是各个领域顶尖的难题。不过,今天电路城要给大家介绍的是一款易于入门学习的人工智能机器人小车,让你告别枯燥难懂...
发表于 09-01 08:34
目录人工智能基本概念机器学习算法1. 决策树2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 线性回归深度学习算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM应用人工智能基本概念数据集:训练集
发表于 09-06 08:21
智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。 二、人工智能应用领域人工智能已经渗透到人类生活的各个领域,游戏,媒体,金融,建材等行业,并且运用到各种领先研究领域。三、人工智能主要任务1.机器学习
发表于 09-09 14:12
嵌入式与人工智能关系_嵌入式人工智能的发展趋势 所谓嵌入式人工智能,就是设备无须联网通过云端数据中心进行大规模计算去实现人工智能,而是在本地计算,在不联网的情况下就可以做实时的环境感知、人机交互
发表于 10-27 07:41
借助这类高性能MCU实现板级机器学习、深度学习算法处理。 本系列文章会逐一介绍高性能MCU之人工智能物联网应用开发相关知识。标准篇(持续更新中......
发表于 12-16 06:20
点击上方“蓝字”,关注我们,感谢!人工智能(AI)以及利用神经网络的深度学习是实现高级驾驶辅助系统(ADAS)和更高程度车辆自主性的强大技术。随着人工智能研究的快速发展,设计人员正面临激烈的竞争
发表于 12-17 08:17
嵌入式与人工智能关系是什么?嵌入式人工智能的发展趋势是什么?
发表于 12-27 07:13
基于RK3399ProD的人工智能开发板深度学习课程分享
发表于 02-11 08:54
设备带来人工智能/机器学习应用和无线高性能。物质准备,超低功耗 bg24和 mg24家庭支持多种无线协议,并纳入 PSA 三级安全保险库保护,理想的多种智能家居,医疗和工业应用。今天发布的物联网
发表于 02-26 11:09
在RK3399开发板上如何去实现一种人工智能深度学习框架呢?
发表于 03-07 07:00
收到《移动终端人工智能技术与应用开发》有一段时间了,由于时间有限,加上工作原因,目前只看到第3章,前几章主要介绍人工智能和机器学习的基础知识,发展历程,分类等,重点说明了,在移动终端上如何实现人工之
发表于 02-27 23:28
人工智能由三方面共同组成,算法、数据以及计算平台
现在虽然人工智能是个热门概念,但很多人误以为“人工智能等于深度学习”,但其实人工智能的范围大于机器学习,机器学习的范围又大于深度学习。
发表于 09-07 18:05
•28次下载
超10多年工作经验的资深大牛推荐的人工智能&MATLAB学习资料。
1. 主题演讲: 人工智能 & 你 准备好了吗?
2. 《MATLAB 机器学习》电子书
2.1《机器学习入门:实例、文章和
发表于 09-16 18:03
•47次下载
本文档的主要内容详细介绍的是人工智能深度学习的教程课件免费下载。
发表于 03-09 08:00
•0次下载
在上周举办的硅谷论坛(Silicon Valley Forum; SVForum)会议上,业界专家针对未来的人工智能(AI)、机器学习和深度学习发表预测与看法。
发表于 12-15 10:51
•865次阅读
AlphaGo击败李世乭一时间引起了众多媒体的关注,尽管已经过去一段时间。而人工智能、机器学习和深度学习这些词已然成为媒体热词,媒体用他们用来描述 DeepMind 是如何获得成功的。
发表于 09-06 09:15
•3507次阅读
人工智能的浪潮正在席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们耳边:人工智能、机器学习、深度学习。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。
发表于 10-28 05:15
•7639次阅读
学习 tensorflow,caffe 等深度学习框架前,需要先了解一些基础概念。本文以笔记的形式记录了一个零基础的小白需要先了解的一些基础概念。 人工智能,机器学习和深度学习的关系 人工智能
发表于 11-15 15:30
•1.2w次阅读
1、人工智能、机器学习、深度学习三者关系 对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解,有可能你每天都能听到这个概念
发表于 01-04 04:44
•3457次阅读
虽然机器学习和深度学习都是人工智能学中构成的要素,但是“深度学习”被人们赋予了家族中的“聪明之星”的称号,改进了长期以来的预测准确性标准。在今年人工智能和深度学习将会如何发展,又会发生什么有趣的事情。
发表于 01-09 09:57
•1319次阅读
如今,人工智能的应用越来越广泛。机器学习和深度学习这两个术语也随之出现,而机器学习与深度学习并不是非此即彼的排斥关系。深度学习是机器学习的一个子集,而这两者都是
发表于 01-18 16:23
•4984次阅读
大数据人工智能技术,在应用层面包括机器学习、神经网络、深度学习等,它们都是现代人工智能的核心技术。在大数据背景下,这些技术均得到了质的提升,人工智能、机器学习和深度学习的包含关系如下图。
发表于 07-01 10:17
•1510次阅读
人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow
发表于 04-02 11:35
•5132次阅读
接触人工智能的内容时,经常性的会看到人工智能,机器学习,深度学习还有神经网络的不同的术语,一个个都很高冷,以致于傻傻分不清到底它们之间是什么样的关系,很多时候都认为是一个东西的不同表达而已,看了一些具体的介绍后才渐渐有了一个大体的模型。
发表于 05-07 08:55
•4w次阅读
有三个词,这两年出现的频率越来越高:人工智能(AI),机器学习(ML),深度学习(DL),到底他们哥仨是什么关系?
发表于 06-08 15:19
•1.1w次阅读
最近很长的一段时间,人工智能的热度都维持在一定的高度。但是大家在关注或研究人工智能领域的时候,总是会遇到这样的几个关键词:深度学习、机器学习、神经网络。那他们之间到底是什么样的关系呢?
发表于 07-05 16:27
•989次阅读
本文是推出的人工智能深度学习综述,也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合写同一篇文章。该综述在深度学习领域的重要性不言而喻,可以说是所有人入门深度学习的必读作品。
发表于 07-30 16:40
•7974次阅读
对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解,有可能你每天都能听到这个概念,也经常提这个概念,但是你真的懂它们之间的关系吗?
发表于 01-24 09:37
•4949次阅读
近年来,随着科技的快速发展,人工智能不断进入我们的视野中。作为人工智能的核心技术,机器学习和深度学习也变得越来越火。一时间,它们几乎成为了每个人都在谈论的话题。那么,机器学习和深度学习到底是什么,它们之间究竟有什么不同呢
发表于 05-11 10:13
•2548次阅读
尽管深度学习确实推动了一拨技术变革,但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。
发表于 07-03 16:24
•1180次阅读
本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。
发表于 07-04 15:23
•625次阅读
机器学习是人工智能的一个子集,它为机器提供了自动学习和改进的能力,无需任何明确的编程。而深度学习,机器学习的子集,能够做出直觉决策的人工神经网络。
发表于 08-07 15:52
•645次阅读
科技发展造福社会,随着大数据时代的到来,人工智能(AI)、机器学习、深度学习等概念相继出现在我们的生活中,那么它们之间究竟有什么区别和联系呢?
发表于 08-09 15:34
•7285次阅读
人工智能(AI)和机器学习(ML)是目前非常流行,并且出现频率很高的词汇。虽然人们常把它们混淆,但是它们却有不同的含义。
发表于 11-22 15:47
•1.2w次阅读
虽然机器学习算法是人工智能的一个应用,但并非所有人工智能系统都被视为机器学习的示例。
发表于 02-08 17:23
•1605次阅读
总的来说人工智能是一种具体的结果,而机器学习是我们达到人工智能的一个途径。人工智能可以主导机器学习的过程,但是机器学习的结果并不一定能够导致人工智能。人工智能是一个更广泛的概念,即让机器能够以
发表于 04-15 17:19
•2162次阅读
机器学习是一种实现人工智能的方法。机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务而编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来
发表于 07-26 11:14
•9594次阅读
由于AI的大热,媒体上关于AI的文章狂轰乱炸,人工智能似乎已经成为游戏的改变者,企业们也纷纷下注。对于AI领域的从业者来说,人工智能、机器学习和深度学习之间的差别应该非常清楚
发表于 07-27 09:26
•907次阅读
TinyML是深度学习和人工智能领域的最新技术。它带来了在随处可见的微控制器(几乎是最小的电子芯片)中运行机器学习模型的能力。
发表于 11-03 14:58
•1612次阅读
导读:“机器学习”一词往往被与“人工智能”“深度学习”混用,也常与“大数据”一词一同出现。下面首先简要介绍它们的关系,然后讲述机器学习的基本概念和模式。 “机器学习”“人工智能”“深度
发表于 01-12 17:17
•3404次阅读
随着人工智能浪潮席卷现代社会,不少人对于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等名词已经耳熟能详。可以预见的是,在未来的几年里,无论是在业界还是学界,拥有深度学习和机器学习能力的企业都将扮演重要角色。
发表于 02-02 10:56
•5109次阅读
“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”这三个词经常交替出现,但如果你正在考虑从事人工智能的职业,了解它们之间的区别是很重要的。
发表于 03-02 16:57
•1483次阅读
问题的分类 经典机器学习算法介绍 章节目标:机器学习是人工智能的重要技术之一,详细了解机器学习的原理、机制和方法,为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典
发表于 04-28 17:13
•1000次阅读
归纳: 从具体案例中抽象一般规律,机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本(已知模型输入X和模型输出Y)中,学习输出Y与输入X的关系(可以想象成是某种表达式)。
发表于 03-27 11:10
•243次阅读
区别于人工智能,机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。
发表于 03-28 11:11
•268次阅读
人工智能包含了机器学习和深度学习。你可以在图中看到,机器学习是人工智能的子集,深度学习是机器学习的子集。所以人工智能、机器学习和深度
发表于 03-29 11:04
•261次阅读
评论