人工智能、机器学习、神经网络、深度学习这些字眼经常被看到,但作为周边技术人员或者圈外的人是不是傻傻分不清,本期小编姐姐带着大家整理下思路,在翻阅了许多资料之后,整理出了较为准确的定义。这里大家先看如下一张图:

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如上图所示,人工智能指的是整个领域,它包含了机器学习这个概念,而深度学习则又包含在机器学习的概念范畴当中。三个概念在时间顺序上依次发展,逐渐细化和深入。

 

人工智能(Artificial Intelligence,AI):

        人工智能的范围是相当广的,主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。所谓人类的智能就是能根据已有的信息结合过往的经验逻辑去做判断,然后用这个判断去指导行动,再根据行动获得的反馈去修正判断,如此循环往复。

人工智能就是通过编程让计算机拥有接近人类的智能。人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。


机器学习(Machine Learning, ML):

        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。机器学习是一种新的编程方式,它不需要人类来总结经验、输入逻辑,人类只需要把大量数据输入给计算机,然后计算机就可以自己总结经验归纳逻辑,这个过程就叫训练,训练过后得到一个模型,这个模型就可以用来代替人去做判断了,训练得比较好的模型甚至可以达到超过人类的判定准确度。


深度学习(Deep learn,DL):

    深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。

深度学习是机器学习的许多方法之一。其他方法包括决策树学习、归纳逻辑编程、聚类、强化学习和贝叶斯网络等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能,即许多神经元的互连。人工神经网络(ANN)就是模拟大脑生物结构的算法。


神经网络(ANN):

神经网络背后的基本理念就是在电脑内模拟(以一种简化但较为可信的方式复制人脑机制)密集相连的脑细胞,从而人们可以让电脑学习东西、识别模式、做出决定,就像人类一样。神经网络一个魅力之处就是,你不必为它编写程序去学习人类的指令:它能完全自主学习,就像人脑一样。

显然,深度学习能够实现更高的智能。人总能根据经验从表现获取的信息,即感知里面抽象出更深层的认知。深度学习追求的正是这个目标。

以上就是四个经常出现的名词的解释啦,是不是对你理解起来有帮助呢。下面就会推荐些新鲜的课程给大家,都是人工智能领域的专家门呕心沥血的作品哟,下面就是2018年的第一个月给大家的新课啦。

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