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人工智能之机器学习ML

时间:2018-05-04 13:00  编辑:眼爆科技

我们经常看到这几个热词:人工智能ArtificialIntelligence)、机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning),但是它们之间究竟有什么区别和联系呢?

人工智能(AI)的根本在于智能,即如何为机器赋予人的智能,这是一个非常大的范围。

机器学习(ML是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法。人工智能是科学,机器学习是让机器变得更加智能的方法或算法。

深度学习(DL)是机器学习的一个分支。深度即层数,超过8层的神经网络模型就叫深度学习。深度学习也是当下最流行的机器学习的一种。目前在语音、图像等领域取得了很好的效果。

三者之间是从大到小的包含关系。

今天重点介绍一下机器学习ML

机器学习直接来源于早期的人工智能领域。

机器学习为什么如此重要?机器学习之所以成为人工智能背后的强劲动力是在于一个重大突破--互联网的发明。互联网有大量的数字信息被生成存储和分析。机器学习算法在这些大数据方面是最有效的。

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、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来训练,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习则是机器通过大数据的输入,从中主动寻求规律,验证规律,最后得出结论,机器据此结论来自主解决问题,如果出现了偏差,会自主纠错。

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