人工智能中的機器學習供給、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

　　機器學習、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡是您在人工智能領域會聽到的一些最常見的技術術語更高要求。 如果您不專注于構建 AI 系統(tǒng)積極參與，可能會感到困惑，因為這些術語經(jīng)辰涷灧窒?；Q使用探討。 在本文中，我將介紹機器學習培養、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡之間的區(qū)別共創美好，以及它們之間的關系。 讓我們從定義這些術語開始高效流通。

　　什么是機器學習?

　　機器學習是人工智能的一個子領域不難發現，專注于算法和統(tǒng)計模型的開發(fā)合規意識，使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策聽得懂，而無需明確編程推動。 機器學習主要分為三種類型：

　　1.監(jiān)督學習：為計算機提供標記數(shù)據(jù)(已經(jīng)分類或分類的數(shù)據(jù))并學習根據(jù)該數(shù)據(jù)進行預測協調機製。 例如，可以通過為算法提供帶標簽的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)集來訓練算法識別手寫數(shù)字有效性。

　　2.無監(jiān)督學習：計算機沒有提供標記數(shù)據(jù)高質量發展，必須自行在數(shù)據(jù)中找到模式或結構。 可以訓練算法根據(jù)相似圖像的視覺特征將它們分組在一起應用情況。

　　3.強化學習：在強化學習 (RL) 中很重要，計算機通過接收獎勵或懲罰形式的反饋，通過反復試驗來學習也逐步提升。 因此保護好，可以訓練算法在獲勝時獲得獎勵并在失敗時獲得懲罰來玩游戲。

　　機器學習在各個領域都有許多應用組織了，包括圖像和語音識別充足、自然語言處理、欺詐檢測和推薦系統(tǒng)表現。

　　什么是神經(jīng)網(wǎng)絡?

　　神經(jīng)網(wǎng)絡是一種受人腦結構和功能啟發(fā)的機器學習算法異常狀況。 神經(jīng)網(wǎng)絡由分層組織的互連節(jié)點(神經(jīng)元)組成。 每個神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入的積極性，并在將輸入傳遞到下一層之前對輸入應用非線性變換更多可能性。

　　有幾種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，包括：

　　1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡：信息只在一個方向上流動高效，從輸入層到輸出層分析。 它們通常用于分類和回歸任務。

　　2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：這是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡質量，專門用于處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)，例如圖像。 它們由卷積層組成十大行動，這些卷積層將過濾器應用于輸入以提取特征重要性。

　　3.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡：設計用于處理順序數(shù)據(jù)，例如文本或語音體系。 它們具有允許信息跨時間步長持續(xù)存在的循環(huán)系統穩定性。 數(shù)據(jù)可以向任何方向流動。

　　由于其生物學啟發(fā)和有效性多種場景，神經(jīng)網(wǎng)絡已成為機器學習中使用最廣泛的算法之一科技實力。

　　什么是深度學習?

　　深度學習是機器學習的一個子領域，專注于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(或深度神經(jīng)網(wǎng)絡)集中展示。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以從大量數(shù)據(jù)中學習可靠保障，并可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的復雜特征和表示規劃。 這使得它們非常適合涉及大量數(shù)據(jù)的任務。

　　深度學習架構包括：

　　1.深度神經(jīng)網(wǎng)絡：在輸入層和輸出層之間具有多層的神經(jīng)網(wǎng)絡共同。

　　2.卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡：多個卷積層從輸入中提取越來越復雜的特征發展。

　　3.深度信念網(wǎng)絡：一種無監(jiān)督學習算法，可用于學習輸入數(shù)據(jù)的層次表示發力。

　　上述神經(jīng)網(wǎng)絡的普及使得深度學習成為人工智能領域的領先范式優勢與挑戰。

　　機器學習、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡之間的差異

　　機器學習越來越重要的位置、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡之間的區(qū)別可以從以下幾方面來理解：

　　1.架構：機器學習通硢栴}分析；诮y(tǒng)計模型，而神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習架構基于對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行計算的互連節(jié)點解決方案。

　　2.算法：機器學習算法通常使用線性或邏輯回歸不負眾望、決策樹或支持向量機，而神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習架構使用反向傳播和隨機梯度下降交流研討。

　　3.數(shù)據(jù)：機器學習通常需要比神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習架構更少的數(shù)據(jù)推動並實現。 這是因為神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習架構有更多的參數(shù)，因此需要更多的數(shù)據(jù)來避免過度擬合結構重塑。

　　綜合方法

　　重要的是要了解人工智能通常涉及綜合方法推廣開來，結合多種技術和方法。 人工智能研究人員使用許多技術來改進系統(tǒng)貢獻法治。 雖然機器學習密度增加、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡各不相同，但在構建復雜系統(tǒng)時相對較高，許多相關概念會混合在一起信息化。 有鑒于此，我希望這篇文章能讓你更清楚地理解這些正在迅速改變我們世界的重要概念創新內容。

　　作者：Nikolai Schiller

來源：千家網(wǎng)