什么是机器学习

机器学习是什么?

机器学习在人工智能领域,涉及计算机算法可以提高自己通过训练数据没有显式的编程。这是被广泛认为是最有前途的路径实现真正的类人人工智能。

机器学习算法大致可分为三类:

• 监督式学习:你提供标签和现在的例子输入与他们的期望输出,允许算法学习的规则输入映射到输出。
• 无监督学习:你不提供任何标签,所以算法可以找到自身的结构来处理输入(例如,数据中发现隐藏的模式)。
• 强化学习反复:算法与动态环境中与一个特定的目标,如赢得一场比赛或开车。算法接近最优解的问题,通过反复试验和错误。

在本文中,我们将给一个简短的概述机器学习和深度学习,和两个概念之间的差异。

深度学习是什么?

深度学习是机器学习的一个分支,使用人工神经网络近似人类的智慧。灵感来自人类神经元,深度学习使用图论安排加权算法层的节点和边。深度学习算法擅长处理非结构化数据,如图像或语言。

从技术上讲,被归类为“深”,一个神经网络必须包含隐藏层之间的输入和输出层perceptron-the基神经网络的结构。这些层被认为是“隐藏”的,因为他们没有连接到外面的世界。深度学习架构的例子包括:

• 前馈(FF):数据从输入层经过一个方向通过隐藏层和输出层均节点连接和数据通过隐藏层,永不再循环。FF用于数据压缩和基本的图像处理。
• 递归神经网络(RNN):FF的一种网络,增加了一个时间延迟的隐藏层允许访问先前的信息在当前的迭代。这种反馈循环接近记忆,使RNNs语言处理。一个很好的例子是智慧文本输入法,依赖于词经常使用的调整建议。
• 卷积神经网络(CNN):两个函数卷积是一种数学运算,产生第三个函数描述如何修改。主要用于图像识别和分类,cnn是人工智能的“眼睛”。CNN作为数学中的隐藏层过滤器使用加权和来确定边缘,一个像素的颜色,对比,和其他元素。

机器学习和深入学习

深度学习是机器学习的一个子集。区分深度学习算法的主要区别与其他机器学习算法是使用人工神经网络。和主要特性,使得神经网络“深度”的存在隐藏层的输入和输出层之间构成一个基本的感知器。

深度学习的好处

深度学习算法擅长处理非结构化数据,只要你有足够的处理能力。这给了深度学习胜过其他的机器学习算法在无监督和强化学习。最新进展在AI欠很多的增加深度学习神经网络由于改进的可行性处理能力和数据存储。

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