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领域，它涉及计算机算法，这些算法可以通过训练数据而无需显式编程来改进自己。这被广泛认为是实现真正类人人工智能最有希望的途径。
机器学习算法大致可以分为三类:
- 监督式学习:你提供标签，给出带有期望输出的示例输入，并允许算法学习将输入映射到输出的规则。
- 无监督学习:你不提供任何标签，所以算法可以找到自己的结构来处理输入(例如，发现数据中的隐藏模式)。
- 强化学习:该算法与具有特定目标的动态环境反复交互，例如赢得一场比赛或驾驶一辆汽车。该算法通过反复试验和错误逼近问题的最优解。
在本文中，我们将简要概述机器学习和深度学习，以及这两个概念之间的区别。
什么是深度学习?
深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经网络来接近类似人类的智能。深度学习受到人类神经元的启发，使用图论将加权算法排列到节点和边的层中。深度学习算法擅长处理图像或语言等非结构化数据。
从技术上讲，要被归类为“深度”，神经网络必须在感知器的输入层和输出层之间包含隐藏层——神经网络的基本结构。这些层被认为是“隐藏的”，因为它们与外部世界没有连接。深度学习架构的例子包括:
- 前馈(FF):数据从输入层沿一个方向通过隐藏层，然后从输出层传出——所有节点都连接起来，数据从不通过隐藏层循环返回。FF用于数据压缩和基本图像处理。
- 循环神经网络(RNN):一种FF网络，它向隐藏层添加时间延迟，允许在当前迭代期间访问先前的信息。这种反馈回路近似于记忆，使得rnn非常适合语言处理。一个很好的例子是预测文本，它依赖于你最常用的单词来定制它的建议。
- 卷积神经网络(CNN):卷积是对两个函数的数学运算，它产生第三个函数，描述一个函数如何被另一个函数修改。cnn主要用于图像识别和分类，是人工智能的“眼睛”。CNN中的隐藏层充当数学过滤器，使用加权和来识别像素的边缘、颜色、对比度和其他元素。
机器学习vs深度学习
深度学习被认为是机器学习的子集。深度学习算法与其他机器学习算法的主要区别在于人工神经网络的使用。使神经网络“深入”的主要特征是在输入层和输出层之间存在隐藏层，这些隐藏层构成了一个基本的感知器。
深度学习的好处
深度学习算法擅长处理非结构化数据，前提是你有足够的处理能力。这使得深度学习在无监督和强化学习方面比其他机器学习算法更有优势。由于处理能力和数据存储的改进，深度学习神经网络的可行性得到了增强，这在很大程度上归功于人工智能的最新进展。
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