1、人工智能
- 人工智能相當(dāng)于人類(lèi)的代理人，我們現(xiàn)在所接觸到的人工智能基本上都是弱AI，主要作用是正確解釋從外部獲得的數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)加以學(xué)習(xí)和利用，以便靈活的實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)。
- 例如：
- 阿爾法狗、智能汽車(chē)
-
- 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)：人工智能使機(jī)器像人類(lèi)一樣進(jìn)行感知，認(rèn)識(shí)，決策和執(zhí)行任務(wù)。
2、機(jī)器學(xué)習(xí)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它描述了計(jì)算機(jī)如何通過(guò)總結(jié)之前的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)和執(zhí)行預(yù)測(cè)任務(wù)。
- 例如：
- 垃圾郵件檢測(cè)：根據(jù)郵箱中的郵件，識(shí)別哪些是垃圾郵件，哪些不是。這樣的模型，可以幫助歸類(lèi)垃圾郵件和?垃圾郵件。
- 股票交易：根據(jù)??股票現(xiàn)有的和以往的價(jià)格波動(dòng)，判斷這?股票是該建倉(cāng)、持倉(cāng)還是減倉(cāng)。
- 傳統(tǒng)上如果我們要讓計(jì)算機(jī)工作的話(huà)，我們需要給它一串指令，然后它會(huì)遵照這個(gè)指令一步步執(zhí)行下去。而機(jī)器學(xué)習(xí)則是直接接收我們輸入的數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)而不是指令來(lái)進(jìn)行各種工作。
- 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器具有學(xué)習(xí)能力，可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得知識(shí)和規(guī)律，并不斷優(yōu)化提高自己的能力。
3、深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它使得計(jì)算機(jī)具有人類(lèi)的一些基本本能，如視覺(jué)、語(yǔ)言等，再將其轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。
- 深度學(xué)習(xí)具有機(jī)器學(xué)習(xí)的特征，但是沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)那么明確的樣本。就好像人類(lèi)自己在世界中探索，你并不知道會(huì)遇到什么，需要自己去總結(jié)實(shí)踐。
- 例如：
- 圖像識(shí)別：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像中的物體，如貓、狗等。
- 語(yǔ)音識(shí)別：使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理語(yǔ)音信號(hào)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字。
- 自動(dòng)駕駛：深度學(xué)習(xí)可以分析圖像和感知數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)。
- 深度學(xué)習(xí)就像人腦一樣分層處理信息，它能夠提取所接觸到的事物的特征，從簡(jiǎn)單特征到復(fù)雜概念，層層抽象，最終理解該事物。
4、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
- 人工智能是一個(gè)很龐大的領(lǐng)域，包括很多技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)是其中一種實(shí)現(xiàn)方法，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種實(shí)現(xiàn)方法。
- 輸入輸出上，機(jī)器學(xué)習(xí)以數(shù)值為參考，并且一般輸出也為數(shù)值，而深度學(xué)習(xí)以各種媒介為輸入，如圖片、聲音、視頻，其輸出也是多樣的。
- 應(yīng)用領(lǐng)域上，機(jī)器學(xué)習(xí)更擅長(zhǎng)處理穩(wěn)定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，用于商業(yè)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制等場(chǎng)景，而深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，擅長(zhǎng)語(yǔ)音、圖像、視頻等多媒體數(shù)據(jù)，可用于自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別等領(lǐng)域。
- 特征學(xué)習(xí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要人工提取特征，而深度學(xué)習(xí)通過(guò)模型端到端學(xué)習(xí)特征表達(dá)。
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