機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是您在人工智能領(lǐng)域會聽到的一些最常見的技術(shù)術(shù)語。 如果您不專注于構(gòu)建 AI 系統(tǒng)，可能會感到困惑，因為這些術(shù)語經(jīng)?；Q使用。 在本文中，我將介紹機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的區(qū)別，以及它們之間的關(guān)系。 讓我們從定義這些術(shù)語開始。

什么是機器學(xué)習(xí)?

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子領(lǐng)域，專注于算法和統(tǒng)計模型的開發(fā)，使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測或決策，而無需明確編程。 機器學(xué)習(xí)主要分為三種類型：

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)：為計算機提供標(biāo)記數(shù)據(jù)(已經(jīng)分類或分類的數(shù)據(jù))并學(xué)習(xí)根據(jù)該數(shù)據(jù)進行預(yù)測。 例如，可以通過為算法提供帶標(biāo)簽的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練算法識別手寫數(shù)字。

2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)：計算機沒有提供標(biāo)記數(shù)據(jù)，必須自行在數(shù)據(jù)中找到模式或結(jié)構(gòu)。 可以訓(xùn)練算法根據(jù)相似圖像的視覺特征將它們分組在一起。

3.強化學(xué)習(xí)：在強化學(xué)習(xí) (RL) 中，計算機通過接收獎勵或懲罰形式的反饋，通過反復(fù)試驗來學(xué)習(xí)。 因此，可以訓(xùn)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(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域都有許多應(yīng)用，包括圖像和語音識別、自然語言處理、欺詐檢測和推薦系統(tǒng)。

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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，并在將輸入傳遞到下一層之前對輸入應(yīng)用非線性變換。

有幾種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括：

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

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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，這些卷積層將過濾器應(yīng)用于輸入以提取特征。

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

由于其生物學(xué)啟發(fā)和有效性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為機器學(xué)習(xí)中使用最廣泛的算法之一。

什么是深度學(xué)習(xí)?

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，專注于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征和表示。 這使得它們非常適合涉及大量數(shù)據(jù)的任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)架構(gòu)包括：

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

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

3.深度信念網(wǎng)絡(luò)：一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可用于學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的層次表示。

上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普及使得深度學(xué)習(xí)成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先范式。

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的差異

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的區(qū)別可以從以下幾方面來理解：

1.架構(gòu)：機器學(xué)習(xí)通?；诮y(tǒng)計模型，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)架構(gòu)基于對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行計算的互連節(jié)點。

2.算法：機器學(xué)習(xí)算法通常使用線性或邏輯回歸、決策樹或支持向量機，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)架構(gòu)使用反向傳播和隨機梯度下降。

3.數(shù)據(jù)：機器學(xué)習(xí)通常需要比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)架構(gòu)更少的數(shù)據(jù)。 這是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)架構(gòu)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。

綜合方法

重要的是要了解人工智能通常涉及綜合方法，結(jié)合多種技術(shù)和方法。 人工智能研究人員使用許多技術(shù)來改進系統(tǒng)。 雖然機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各不相同，但在構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)時，許多相關(guān)概念會混合在一起。 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。