我们将在本节中逐一讨论时下人工智能火热的四个领域:
“机器学习是一个研究领域，其中计算机从可用数据/历史数据中学习，而无需显式编程。”
在机器学习中，我们不会为每种类型的问题显式地编写代码，即机器会试图找出如何处理问题。在机器学习方法中，我们将使用不同的方法，而不是直接给出指令，而是使用一种特殊的算法来识别模式，并根据这些模式来预测最佳的可能输出。
机器学习可以进一步分为3类:
我们知道，机器学习是人工智能的一个领域。深度学习是机器学习的一个子集。深度学习模型的唯一区别是，在没有任何具体指导的情况下，有了经验模型会变得更好。在深度学习中，模型会根据反馈进行奖励和惩罚，然后它会根据输入参数相应地调整权重。
深度学习需要大量的数据来建立模型。深度学习模型是基于神经网络的。深度学习算法中使用的神经网络是人脑神经元的复制品。在人脑中，神经元相互关联形成深度神经网络，在深度学习中，人工神经元也相互连接形成深度神经网络，这就是为什么这种类型的学习被称为深度学习。在AI中，人类神经元的副本是感知器，它们连接在一起形成深度神经网络。感知器有输入节点(人脑中的树突)，做出小决定的驱动功能和输出节点(人脑中的轴突)。
深度神经网络由3部分组成:
顾名思义，人工智能是人工创造的机器智能，以使它们变得聪明，并完成人类可以完成的任务。人工智能有许多子集，包括数学、科学等等。我们已经讨论了一些重要的子集，如机器学习、深度学习、自然语言处理和虚拟助手。
BC链 http://www.chinabic.com/?id=231 转载需授权！
网友评论