人工智能、機器學習、神經網絡、深度學習這些字眼常常被看到,但做爲周邊技術人員或者圈外的人是否是傻傻分不清,本期小編姐姐帶着你們整理下思路,在翻閱了許多資料以後,整理出了較爲準確的定義。這裏你們先看以下一張圖:
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如上圖所示,人工智能指的是整個領域,它包含了機器學習這個概念,而深度學習則又包含在機器學習的概念範疇當中。三個概念在時間順序上依次發展,逐漸細化和深刻。程序員
人工智能(Artificial Intelligence,AI):
web
人工智能的範圍是至關廣的,主要目標是使機器可以勝任一些一般須要人類智能才能完成的複雜工做。所謂人類的智能就是能根據已有的信息結合過往的經驗邏輯去作判斷,而後用這個判斷去指導行動,再根據行動得到的反饋去修正判斷,如此循環往復。面試
人工智能就是經過編程讓計算機擁有接近人類的智能。人工智能的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、天然語言處理和專家系統等。算法
機器學習(Machine Learning, ML):
數據庫
機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲,以獲取新的知識或技能,從新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習是一種新的編程方式,它不須要人類來總結經驗、輸入邏輯,人類只須要把大量數據輸入給計算機,而後計算機就能夠本身總結經驗概括邏輯,這個過程就叫訓練,訓練事後獲得一個模型,這個模型就能夠用來代替人去作判斷了,訓練得比較好的模型甚至能夠達到超過人類的斷定準確度。編程
深度學習(Deep learn,DL):安全
深度學習使得機器學習可以實現衆多的應用,並拓展了人工智能的領域範圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各類任務,使得彷佛全部的機器輔助功能都變爲可能。無人駕駛汽車,預防性醫療保健,甚至是更好的電影推薦,都近在眼前,或者即將實現。服務器
深度學習是機器學習的許多方法之一。其餘方法包括決策樹學習、概括邏輯編程、聚類、強化學習和貝葉斯網絡等。深度學習的靈感來自大腦的結構和功能,即許多神經元的互連。人工神經網絡(ANN)就是模擬大腦生物結構的算法。網絡
神經網絡(ANN):
神經網絡背後的基本理念就是在電腦內模擬(以一種簡化但較爲可信的方式複製人腦機制)密集相連的腦細胞,從而人們可讓電腦學習東西、識別模式、作出決定,就像人類同樣。神經網絡一個魅力之處就是,你沒必要爲它編寫程序去學習人類的指令:它能徹底自主學習,就像人腦同樣。
顯然,深度學習可以實現更高的智能。人總能根據經驗從表現獲取的信息,即感知裏面抽象出更深層的認知。深度學習追求的正是這個目標。
以上就是四個常常出現的名詞的解釋啦,是否是對你理解起來有幫助呢。下面就會推薦些新鮮的課程給你們,都是人工智能領域的專家門嘔心瀝血的做品喲,下面就是2018年的第一個月給你們的新課啦。
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