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什么是机器学习
什么是机器学习?
机器学习是人工智能中的一个子场，涉及计算机算法，可以通过没有明确编程的培训数据来改进自己。它被广泛认为是实现真正的人类人工智能的最有希望的道路。
机器学习算法可以广泛分为三类：
- 监督学习：您提供标签和现有示例输入，其中包含所需的输出并允许算法学习将输入输出映射的规则。
- 无监督学习：您不提供任何标签，因此允许算法找到其自己的处理输入（例如，发现数据中的隐藏模式）。
- 强化学习：该算法反复与具有特定目标的动态环境相互作用，例如赢得游戏或驾驶汽车。该算法通过重复的试验和错误近似于问题的最佳解决方案。
在本文中，我们将简要概述机器学习和深度学习，以及两个概念之间的差异。
什么是深入学习？
深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经网络来近似人类的智能。深度学习受到人类神经元的启发，利用图论将加权算法排列成节点和边的层。深度学习算法非常擅长处理非结构化数据，比如图像或语言。
从技术上讲，要被归类为“深，”神经网络必须包含在Perceptron的输入和输出层之间的隐藏层 - 神经网络的基础结构。这些层被认为是“隐藏的”，因为它们没有与外界的连接。深度学习架构的例子包括：
- 前馈（FF）：数据通过隐藏的图层从输入层沿一个方向传递，输出层 - 所有节点都已连接，数据从未通过隐藏的图层循环。FF用于数据压缩和基本图像处理。
- 经常性神经网络（RNN）：一种类型的FF网络，其向隐藏层添加时间延迟，其允许在当前迭代期间访问先前的信息。该反馈循环近似于内存并使RNNS非常适合语言处理。一个很好的例子是预测文本，它依赖于您最常使用的词来定制其建议。
- 卷积神经网络（CNN）：卷积是两个函数的数学操作，该函数产生第三函数，该函数描述如何由另一个修改。主要用于图像识别和分类，CNN是AI的“眼睛”。CNN中的隐藏层充当使用加权和识别像素的边缘，颜色，对比度和其他元素的数学滤波器。
机器学习与深度学习
深度学习被认为是机器学习的子集。将深度学习算法与其他机器学习算法区分开的主要区别是利用人工神经网络。并且使神经网络“深”的主要功能是在构成基本Perceptron的输入和输出层之间存在隐藏层。
深度学习的好处
如果您有处理能力，则深入学习算法非常适合处理非结构化数据。这对其他机器学习算法提供了深入的学习，当涉及到无监督和加固学习时。由于加工电源和数据存储的改进，AI最近的AI进展欠了深度学习神经网络的可行性的增加。
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