1 人工智能人工智能是这几个中最大的概念,所谓人工智能,即Artificial Intelligence,顾名思义就是“人造的智慧”,其目的是让machine拥有“智慧”,然后为人类所用人工智能是一个领域的概念,它包含机器学习、深度学习、模式识别,我来为大家科普一下关于人工智能机器和深度学习的区别?下面希望有你要的答案,我们一起来看看吧!

人工智能机器和深度学习的区别(人工智能机器学习)

人工智能机器和深度学习的区别

1 人工智能

人工智能是这几个中最大的概念,所谓人工智能,即Artificial Intelligence,顾名思义就是“人造的智慧”,其目的是让machine拥有“智慧”,然后为人类所用。人工智能是一个领域的概念,它包含机器学习、深度学习、模式识别。

2 机器学习

机器学习也是一个不小的概念,不过很容易理解,就是让机器学会学习咯。。其实我们每个人都是在做类似于”机器学习”的事情,从小学到大学我们都在学习各种知识,不断地完善自我。只不过机器学的是数据,并通过数据发现做事的规律,从而掌握“行为智慧”。机器学习的keypoint在于学习与思考。

3 模式识别

再谈模式识别,这是一个很古老的概念,可能比较out了。它是利用机器学习或者专家经验为我们做事。这也和我们人类一样,呱呱落地后我们是没有基本认知的(貌似吧)。但是当我们学习到父母家人的行为或听到他人的教导后,掌握了说话,走路,认字,认图的本领。这就是模式识别,它的keypoint在于感知。而且模式识别仅仅应用于一些认知领域,譬如计算机视觉、故障识别、语音、文字识别等,而机器学习不仅仅应用于这些认知领域,还会涉及到其他领域,譬如智能行为机器人、金融市场分析、房价预测等等,就是说机器学习的应用更广!

4 深度学习

DL是目前很火,很fashion的一个词汇,其实DL就是多层次的神经网络,而神经网络又是机器学习中的一个重要方法。所谓深度,就是深层次地挖掘训练数据。深度学习好比学霸,学习同样的知识,人家就学得深刻,我等学渣们就浮于表面了。。结果可想而知咯。但是DL需要较多的训练数据,这也就类似于学习中的题海战术。。目前dl发展处于初级阶段,其难点并不在于model的构建,而在于数据的质量和数量,这也就意味着某些领域应用dl受到了限制。

5 总结

其实这几个概念就是很混乱,很难说谁属于谁,谁包含谁。因为互相都有着部分的交叉

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