机器学习、深度学习、神经网络
插图:© IoT For All --> 机器学习、深度学习和神经网络是在人工智能领域中你最常听到的一些技术术语。如果你不专注于构建人工智能系统,这些术语可能会让人感到困惑,因为它们经常被混用。在本文中,我将探讨机器学习、深度学习和神经网络之间的区别,以及它们之间的联系。让我们首先来定义这些术语。什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个子领域,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够从数据中学习,并在没有明确编程的情况下进行预测或决策。机器学习主要分为三类:监督学习:计算机接收到已标记的数据(即已经分类或标注的数据),并基于这些数据进行预测。例如,算法可以通过提供带有标签的数字图像数据集,来训练识别手写数字。无监督学习:计算机未接收到任何已标记数据,而是自行在数据中发现模式或结构。例如,算法可以根据图像的视觉特征将相似的图像分组。强化学习:在强化学习(RL)中,计算机通过试错的方式学习,并通过奖励或惩罚的形式获得反馈。例如,算法可以通过赢得游戏时获得奖励,输掉游戏时受到惩罚来训练自己玩游戏。机器学习在多个领域中有广泛应用,包括图像和语音识别、自然语言处理、欺诈检测和推荐系统等。什么是神经网络?神经网络是一种受人类大脑结构和功能启发的机器学习算法。神经网络由相互连接的节点(神经元)组成,这些节点按层组织。每个神经元接收来自其他神经元的输入,并在传递到下一层之前对输入应用非线性变换。神经网络的类型包括:前馈神经网络:信息仅单向流动,从输入层到输出层。它们通常用于分类和回归任务。卷积神经网络:这是一种专门处理网格状数据(如图像)的前馈神经网络。它由卷积层组成,通过应用滤波器来提取输入数据的特征。循环神经网络:设计用于处理序列数据,如文本或语音。它们具有允许信息在时间步之间持续流动的循环结构,数据可以以任何方向流动。由于其生物学启发性和高效性,神经网络已成为机器学习中使用最广泛的算法之一。什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,专注于具有多层结构(即深度神经网络)的神经网络。深度神经网络能够从大量数据中学习,并能自动发现数据的复杂特征和表示。这使得它们非常适合处理涉及大量数据的任务。深度学习架构包括:深度神经网络:在输入层和输出层之间具有多个层的神经网络。卷积深度神经网络:由多个卷积层组成,以从输入中提取越来越复杂的特征。深度信念网络:一种无监督学习算法,可用于学习输入数据的层次化表示。上述神经网络的广泛普及,使深度学习成为人工智能领域的主导范式。机器学习、深度学习和神经网络之间的区别可以从以下几个方面理解:架构:机器学习通常基于统计模型,而神经网络和深度学习架构基于相互连接的节点,对输入数据执行计算。算法:机器学习算法通常使用线性回归、逻辑回归、决策树或支持向量机,而神经网络和深度学习架构使用反向传播和随机梯度下降。数据:机器学习通常需要的数据量少于神经网络和深度学习架构。这是因为神经网络和深度学习架构具有更多的参数,因此需要更多的数据以避免过拟合。综合方法理解这一点非常重要:人工智能通常采用综合方法,结合多种技术和方法。人工智能研究人员使用许多技术来改进系统。虽然机器学习、深度学习和神经网络有所不同,但在构建复杂系统时,许多相关概念会混合在一起。综上所述,我希望通过本文,能让你对这些正在迅速改变我们世界的概念有更清晰的理解。推文分享分享邮件 人工智能 机器学习 --> 人工智能 机器学习
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