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人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

2024-11-30 01:41

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除了“人工智能”,我们还经常听到“机器学习”、“深度学习”……

这些术语都是啥意思?它们之间有什么关系呢?跟着文档君来了解一下吧~

人工智能——Artificial Intelligence

说到人工智能,大家的第一反应可能是科幻电影里那些拥有人类智慧的机器人,但实际上,人工智能可不仅仅是机器人哦。

人工智能是由约翰·麦卡锡(John McCarthy)于1956年提出来的,当时的定义是“制造智能机器的科学与工程”。

现在的人工智能是指“研究、开发用于模拟、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”。

听起来有点绕是不是,文档君来总结一下,人工智能就是让机器能够模拟人类的思维能力,让机器能像人一样去感知、思考甚至决策。

时至今日,人工智能已经不再是一门单纯的学科,而是涉及了计算机、心理学、语言学、逻辑学、哲学等多个学科的交叉领域。

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人工智能看起来是高深的科技,实际上是一个覆盖范围很广的概念。我们的身边,早就有了各种人工智能,例如:自动驾驶、人脸识别、智能机器人、机器翻译等等。

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面对多种多样的人工智能,我们按照人工智能的实力,可将其分成三类:

说到这里,文档君想问大家,打败围棋世界冠军的AlphaGo属于什么人工智能呢?

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机器学习——Machine Learning

前面提到,人工智能的目的是让机器能够像人一样思考并决策,到底如何实现呢?

回想一下,我们刚出生时基本上什么都不会,经过了几十年的学习,我们学会了各种知识、技能。

机器也是一样的,要让它会思考,就要让它先学习,从经验中总结规律,进而拥有一定的决策和辨别能力,这就是人工智能的核心——机器学习。

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机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,通过学习获取新的知识、技能,从而重新组织已有的知识结构,不断改善自身性能。

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂度理论等多门学科。


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机器是怎样学习的呢?我们先来看一下人的学习过程:

  1. 上课:学习理论知识,进行知识输入
  2. 总结复习:通过复习,强化理解
  3. 梳理知识框架:整理知识,形成体系
  4. 课后作业:通过练习,进一步加深理解
  5. 每周测验:检查掌握情况
  6. 查漏补缺:改善学习方法
  7. 期末考试:检查最终学习成果


机器的学习过程也是类似的,包括以下7个步骤:

  1. 数据获取:收集相关的数据
  2. 数据处理:对数据进行转换,统一数据格式
  3. 模型选择:选择适合的算法
  4. 模型训练:使用数据训练模型,优化算法
  5. 模型评估:根据预测结果评估模型性能
  6. 模型调整:调整模型参数,优化模型性能
  7. 模型预测:对未知结果数据进行预测

简而言之,机器学习就是从数据中通过算法自动归纳逻辑或规则,并根据归纳的结果与新数据来进行预测。

举个例子,如果我们想让计算机看到狗时能判断出是狗,就需要给计算机展示大量狗的图片,同时告诉它这就是狗。

经过大量的训练,计算机会总结出一定的规律,当下次看到狗时,捕捉到对应的特征,得出“这是狗”的结论。

如果算法不够完善,可能会把猫误认为狗,这就需要计算机通过经验数据自动改进算法,从而增强预测能力。

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按照学习方式,机器学习可分为以下四类:

深度学习——Deep Learning

通过上面的了解,相信大家对机器学习已经不陌生了。那么深度学习又是个啥?跟机器学习有什么关系?

深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向,是一种通过多层神经网络来学习和理解复杂数据的算法。

机器通过学习样本数据的深层表示来学习复杂任务,最终能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等。

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与传统机器学习不同的是,深度学习使用了神经网络结构,神经网络的长度称为模型的“深度”,因此基于神经网络的学习被称为“深度学习”。

神经网络模拟了人类大脑的神经元网络,神经元节点可以对数据进行处理和转换。通过多层神经网络,数据的特征可以被不断地提取和抽象,从而使机器能更好地解决各种问题。

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典型的深度学习算法有以下四种类型:

在深度学习的加持下,人工智能得以快速发展,相信在不久的将来,我们将拥有一个全新的AI时代。

结束语

有用的知识又增加了,文档君来浅浅总结一下吧:

来源:中兴文档内容投诉

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