人工智能、机器学习和深度学习的区别?
为了搞清三者关系,我们来看一张图:
如图所示:人工智能最大,此概念也最先问世;然后是机器学习,出现的稍晚;最后才是深度学习。
从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)上确认人工智能这个术语以来,人们就不乏关于人工智能奇思妙想,研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间,人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙,后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。
但是在过去几年中,人工智能出现了爆炸式的发展,尤其是 2015 年之后。大部分原因,要归功于图形处理器(GPU)的广泛应用,使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外,人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现(大数据运动):图像、文本、交易数据、地图数据,应有尽有。
下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。
人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时,心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机,打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”(General AI)概念,拥有人类五感(甚至更多)、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人,对人类友好的 C-3PO,以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里,理由很简单:我们还实现不了,至少目前为止。
我们力所能及的,算是“弱人工智能”(Narrow AI):执行特定任务的水平与人类相当,甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的?智能来自哪里?这就涉及到下一个同心圆:机器学习。
机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者,已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说,机器学习就是使用算法分析数据,从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同,我们使用大量数据和算法来“训练”机器,由此带来机器学习如何完成任务。
许多年来,计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一,尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器(classifier),如边缘检测筛选器,帮助程序辨别物体的边界;图形检测分类器,判断物体是否有八个面;以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上,他们再开发用于理解图像的算法,并学习如何判断是否有停止标志。
但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后,经常容易出错。
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法,但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的:神经元之间的相互连接关系。但是,人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接,而人工神经网络中数据传播要经历不同的层,传播方向也不同。
举个例子,你可以将一张图片切分为小块,然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算,然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务,依次类推,直到最后一层,然后输出最终的结果。
每个神经元都会给其输入指定一个权重:相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此,我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性,被一一细分,然后被神经元“检查”:形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”(probability vector),这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中,系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志,7% 的把握认为是一个限速标志,等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。
不过,问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源,因此当时不算是一个可行的方法。不过,以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法,最终让超级计算机能够并行执行该算法,并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子,很有可能神经网络受训练的影响,会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片,甚至数百万张图片来训练,直到神经元输入的权重调整到非常精确,几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔;吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。
如今,在某些情况下,通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类,这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋,并为比赛进行了大量的训练:不断的和自己比赛。
总结
人工智能的根本在于智能,而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将,人工智能是科学,机器学习是让机器变得更加智能的算法,机器学习在某种程度上成就了人工智能。
本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 编辑,现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人。
先说人工智能AI, 人工智能是一个综合学科,以模拟人类第智能行为为目标,集合一系列已有理论的学科。路线没有固定
目前人工智能最佳实践路径是机器学习方法
机器学习方法是通过数据来调优模型,达到解决问题第精度, 这就等价于模拟人解决问题了。
深度学习是机器学习里面第一个方向,深度学习以神经网络为模型,目前效果最好第机器学习方向~
现在也是随着互联网的发展和壮大,人工智能的已经得到非常广泛的作用,还有就是人工智能的机器学习和深度学习已经吸引非常多的人前来学习,还有就是他的发展趋势还是非常的不错的。
人工智能
从广义上讲,人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。
机器学习
机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后,系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进,因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。
深度学习
深度学习是机器学习的一个子集,推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说,这些网络模仿人类大脑的连通性,对数据集进行分类,并发现它们之间的相关性。如果有新学习的知识(无需人工干预),机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多,它的预测就越准确。
总结:
人工智能是一类非常广泛的问题,机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上,深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈,推动了人工智能领域的发展。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。
实际上,下10,000家初创公司的商业计划很容易预测:以X并添加AI。通过添加在线智能来查找可以做得更好的东西 - 凯文·凯利( Kevin Kelly),不可避免:了解将塑造我们未来的12种技术力量 在过去的几年中,人工智能仍然是最热门的话题之一。最好的头脑参加AI研究,最大的公司为发展该领域的能力分配天文数字,而AI初创公司每年收集数十亿美元的投资。 如果您从事业务流程改进或为您的业务寻找新的想法,那么您很可能会遇到AI。为了有效地使用它,您需要了解其组成部分。 人工智能 让我们找出人工智能到底是什么。FrançoisChollet在他的《用Python进行深度学习》一书中作了简短的描述:“努力使通常由人类执行的智力任务自动化。因此,人工智能是一个涵盖机器学习和深度学习的通用领域,但还包括许多不涉及任何学习的方法”。 例如,今天的聊天机器人ELIZA的前身是在麻省理工学院人工智能实验室创建的。该程序可以与人保持长时间的对话,但是在对话过程中无法学习新单词或纠正其行为。ELIZA的行为将使用特殊的编程语言明确指定。 现代意义上的人工智能历史始于1950年代,当时艾伦·图灵(Alan Turing)和达特茅斯(Dartmouth)工作坊的作品汇聚了该领域的第一批爱好者,并在其中阐述了人工智能科学的基本原理。此外,为了成为当今世界科学的关键领域之一,该行业经历了利益激增和随后的衰退(所谓的“人工智能冬天”)的几个周期。 值得一提的是强人工智能和弱人工智能的假设。强大的AI可以独立思考并意识到自己。弱小的AI被剥夺了这种能力,仅执行一定范围的任务(下棋,识别图像中的猫咪或画画,价格为432,500美元)。现有的所有AI都很薄弱,不用担心。 如今,很难想象没有使用AI的任何类型的活动。无论您是开车,自拍照,在网上商店自己买运动鞋还是计划假期,几乎每个地方都有小型,薄弱但已经非常有用的人工智能为您提供帮助。 机器学习 学习的能力是智力的关键特征之一(人为而非真正的人为)。对于AI来说,一系列机器学习模型对此功能负责。它们的本质很简单:与经典算法不同,经典算法是一组清晰的指令,这些指令将输入的数据转换为结果,基于数据示例和相应结果的机器学习可发现数据中的模式,并产生将任意数据转换为所需结果的算法。 机器学习主要分为三类: 监督学习 -根据数据示例对系统进行训练,每个示例均具有先前已知的结果。机器学习有两个最受欢迎的任务:回归和分类任务。回归是对连续结果的预测,例如房屋价格或制造业排放水平。分类-类别(类)预测,例如,电子邮件是否是垃圾邮件,书是侦探小说还是百科全书。 无监督学习 -系统在数据中查找内部关系和模式。在这种情况下,每个示例的结果都是未知的。 强化学习 是一种方法,在该方法中,系统将针对正确的行为给予奖励,而对错误的行为予以惩处。结果,系统学会开发一种算法,在该算法中,它获得最高的报酬和最低的惩罚。 理想的机器学习模型可以分析任何数据,找到所有模式并创建算法以实现任何期望的结果。但是,尚未创建此理想模型。您可以在Pedro Domingos的 “主算法”中了解其创建路径。 当今的机器学习模型专门处理某些任务,它们各有优缺点。这些模型包括以下几种: 线性回归 是从统计数据推导的经典模型。顾名思义,它是为回归任务而设计的,即对连续值的预测。例如,根据天气情况,将出售多少柠檬水。 Logistic回归 用于分类任务。它预测给定样本属于特定类别的可能性。 决策树 是经常用于分类任务的方法。在此方法中,给定对象的类定义为一系列问题,每个问题通常涉及答案是或否。 K最近邻居 是一种简单快速的方法,通常用于分类。在这种方法中,数据点类别由与数据点示例最相似的k(k可以是任何数字)确定。 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)是一种流行的分类方法,它利用概率论和贝叶斯定理来确定在给定条件下某个事件(电子邮件为垃圾邮件)的可能性(在电子邮件中发现“免费贷款”一词20次) 。 SVM 是一种受监督的机器学习算法,通常用于分类任务。即使每个对象具有许多相互关联的功能,它也可以有效地分离不同类的对象。 集合 组合了许多机器学习模型,并基于投票或平均每个模型的响应来确定对象的类别。 神经网络 基于人脑的原理。神经网络由许多神经元及其之间的连接组成。神经元可以表示为具有多个输入和一个输出的函数。每个神经元从输入中获取参数(每个输入可能具有不同的权重,这决定了其重要性),对它们执行特定的功能,并将结果提供给输出。一个神经元的输出可以是另一神经元的输入。因此,形成了多层神经网络,这是深度学习的主题。我们将更详细地讨论这一点。 神经元结构图: 具有两个隐藏层的人工神经网络: 通过研究给定的示例,神经网络会调整神经元之间的权重,以便为对获得所需结果影响最大的神经元赋予最大的权重。例如,如果一种动物是条纹的,蓬松的和猫叫的,那么它可能是一只猫。同时,我们将最大权重分配给喵参数。因此,如果该动物不是条纹且不是蓬松的而是猫叫的-它仍然可能是猫。 深度学习 深度学习涉及深度神经网络。关于深度的意见可能会 有所不同。一些专家认为,如果网络具有多个隐藏层,则可以将其视为深度网络;而另一些专家则只有在网络具有多个隐藏层的情况下,才能将其视为深度网络。 现在有几种类型的神经网络正在积极使用。其中最受欢迎的是以下几种: 长短期记忆(LSTM) -用于文本分类和生成,语音识别,音乐作品生成和时间序列预测。 卷积神经网络(CNN) -用于图像识别,视频分析和自然语言处理任务。 结论 那么AI,机器学习和深度学习之间有什么区别?我们希望阅读本文后,您已经知道该问题的答案。人工智能是智能任务(例如阅读,玩Go游戏,图像识别和创建自动驾驶汽车)自动化的一般领域。机器学习是一组人工智能方法,它们负责AI的学习能力。深度学习是研究多层神经网络的机器学习方法的子类。. 原文出自[人工智能学习网] 转载请保留原文链接: https://www.itcandy.cn/29023.htm
机器学习是实现人工智能的方法,深度学习是实现机器学习的技术。
机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助(半自动),而深度学习使该过程完全自动化
他们大致的关系就是:人工智能——机器学习——深度学习
严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。人工智能已经变成了一个很泛泛的学科了。
简单来说,机器学习是实现人工智能的方法,深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助(半自动),而深度学习使该过程完全自动化
三者关系:举个例子:通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果,需要人工输入水果的特征数据,生成一定的算法模型,进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型,而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。
机器学习和人工智能有什么区别?
- **人工智能** 是一个更广泛的概念,涵盖了所有旨在模拟或实现人类智能的技术和系统。- **机器学习** 是实现人工智能的一种方法,专注于通过数据驱动的方式使计算机系统自主学习和改进。简而言之,机器学习是人工智能的一个重要组成部分,但人工智能不仅限于机器学习,还包括其他各种技术和方法。
机器学习和人工智能区别
1、定义:人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一个更广泛的概念,指的是使机器能够模拟人类智能和行为的技术和系统。涵盖了包括机器学习在内的多个领域。机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,使用算法和统计模型,使机器能够从数据中学习并改善性能,而无需明确编程。2、学习方式:机器...
人工智能安全技术包括
人工智能安全技术包括:机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术、计算机视觉。1、机器学习 机器学习是一种基于数据和算法的学习方法,通过分析和识别大量的数据,来让计算机得以自我学习,自我优化,最终提高预测和决策的准确性。2、深度学习 深度学习是机器学习的一种,它通过神经网络模型来对数据进行...
人工智能,机器学习与深度学习,到底是什么关系
| 机器学习—— 一种实现人工智能的方法 向左转|向右转 机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 机器学习直接来源于早期的人工智能领域。
人工智能、计算智能、机器学习的关系?
计算机视觉和机器视觉,分别聚焦于模仿人类视觉和结合图像分析与机械工程的智能应用。总的来说,人工智能、计算智能与机器学习相互交织,共同构建了现代科技的基石。深入探索它们的边界,我们不仅能在科技的海洋中游刃有余,更能推动人类社会向更智能、更高效的方向前进。如果你对这些领域感兴趣,[行行查]提供...
哪些属于人工智能的应用
人工智能(AI)已经被广泛应用于各种不同的领域。以下是一些常见的应用领域:机器学习和深度学习:AI的核心是机器学习和深度学习,这些技术可以用于许多不同的应用程序,例如自然语言处理、图像识别和预测分析等。自然语言处理(NLP):NLP是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。NLP应用包括语音...
人工智能、计算机科学与技术、机器学习与数据科学哪个专业好?_百度...
.3:机器学习与数据科学:机器学习和数据科学是当前人工智能领域的重要组成部分,通过对大量数据的分析和处理,可以让AI模型更好地学习和成长。如果我能够重来,我希望能够更加深入地学习这些领域的知识和技术,。.总之,就我目前的智能范围而言,在人工智能、计算机科学与技术、机器学习与数据科学这些领域中...
什么是智能科学与技术
智能科学与技术(Intelligent Science and Technology)是一门综合性的学科,涉及多个领域和学科。智能科学与技术主要涵盖了人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等方面的知识。1.人工智能基础知识:学生将学习人工智能的基本概念、原理和方法。包括人工神经网络、进化计算、模糊逻辑...
人工智能的应用领域有哪些
人工智能(AI)已经被广泛应用于各种不同的领域。以下是一些常见的应用领域:机器学习和深度学习:AI的核心是机器学习和深度学习,这些技术可以用于许多不同的应用程序,例如自然语言处理、图像识别和预测分析等。自然语言处理(NLP):NLP是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。NLP应用包括语音...
人工智能就业方向及前景
人工智能就业方向及前景: 自然语言处理和语音识别:随技术成熟,企业应用增多。 机器学习和深度学习:核心技术,应用于图像、语音、自然语言处理等领域,就业机会主要在算法研发优化。 智能硬件和智能家居:需求增长,就业机会在硬件设计生产、家居系统研发维护,需掌握物联网、云计算等。 抢首赞 评论 分享 举报 更多回答(1...
宠斩益欣: 1. 深度学习与AI.本质上来讲,人工智能相比深度学习是更宽泛的概念.人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能,实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI,奥创那种才是强AI(甚至是boss级的).而深度学习,是AI中的一种...
长宁区19798433448: 人工智能,机器学习和深度学习之间的区别和联系 - ?
宠斩益欣: 是一个包含的关系. 机器学习是人工智能的一种,深度学习是机器学习的一种
长宁区19798433448: 人工智能AI,机器学习和深度学习的区别 - ?
宠斩益欣: 机器学习:machine learning,是计算机科学和统计学的交叉学科,基本目标是学习一个x->y的函数(映射),来做分类或者回归的工作.之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的...
长宁区19798433448: 人工智能,机器学习和深度学习到底有何不同 - ?
宠斩益欣: 人工智能(Artificial Intelligence)——为机器赋予人的智能机器学习—— 一种实现人工智能的方法深度学习——一种实现机器学习的技术深度学习使得机器学习能够实现众多的...
长宁区19798433448: 人工智能,机器学习和深度学习有什么区别 - ?
宠斩益欣: 人工智能包含的范围非常大,机器学习是人工智能的基础技术,而人工智能最近的大发展都是基于深度学习技术
长宁区19798433448: 人工智能,机器学习,深度学习的区别在哪 - ?
宠斩益欣: 小刚总是很粗心,不是忘记带钢笔,就是忘记戴红领巾.
长宁区19798433448: 人工智能,机器学习和深度学习的区别和联系 - ?
宠斩益欣: 人工智能包括机器学习,机器学习包括深度学习.
长宁区19798433448: 人工智能、机器学习、深度学习是一种怎样的层级关系??
宠斩益欣: 人工智能:从概念提出到走向繁荣1956年,几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议,提出了“人工智能”的概念,梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器.其后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之...
长宁区19798433448: 如何区分AI??
宠斩益欣: 什么是AI第一步是传达人工智能,机器学习(ML)和深度学习的定义.有人认为AI,ML和深度学习都是各自的技术.我认为AI / ML /深度学习是建立在通用平台上的计算机自动化和分析的连续阶段.在这个平台的第一层坐着AI,它可以分析数据并...
长宁区19798433448: 深度学习是不是一定就比机器学习好 - ?
宠斩益欣: 1、机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术. 2、深度学习本来并不是一种独立的学习方法,其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络.但由于近几年该领域发展迅猛,一些特有的学习...