人工智能机器学习和深度学习的概念区分.docx

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1、人工智能，机器学习和深度学习的概念区分人工智能机器学习以及深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。深度学习是机器学习的一个子集机器学习是人工智能的一个子集这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能以及机器学习这个领域近年度来一直在解决一系列有趣的问题比方从自动化的杂货店购置到自动驾驶汽车。人工智能人工智能的定义可以分为两局部即“人工以及“智能。“人工比拟好理解争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的或人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等等。但总的来讲“人工系统就是通常意义下的人工系统。尼尔逊教授对人工智能下了

2、这样一个定义“人工智能是关于知识的学科如何表示知识和如何获得知识并使用知识的科学。而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究怎样使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。这些讲法反映了人工智能学科的根本思想以及根本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律构造具有一定智能的人工系统研究怎样让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作也就是研究怎样应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的根本理论、方法以及技术。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维经过以及智能行为如学习、推理、考虑、规划等的学科主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机使计算机能实现更高层次的应用。

3、人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学以及语言学等学科。可以讲几乎是自然科学以及社会科学的所有学科其范围已远远超出了计算机科学的范畴人工智能与思维科学的关系是理论以及理论的关系人工智能是处于思维科学的技术应用层次是它的一个应用分支。从思维观点看人工智能不仅限于逻辑思维要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的打破性的开展数学常被认为是多种学科的根底科学数学也进入语言、思维领域人工智能学科也必须借用数学工具数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用数学进入人工智能学科它们将相互促进而更快地开展。AI目的为了进一步解释人工智能的目的研究人员将其扩展到这六个主要目的。1逻辑推理。使计算机可以完成人

4、类可以完成的复杂心理任务。例如下棋以及解代数问题。2知识表达。使计算机可以描绘对象人员以及语言。例如能使用面向对象的编程语言Smalltalk。3规划以及导航。使计算机从A点到B点。例如第一台自动驾驶机器人建于20世纪60年度代初。4自然语言处理。使计算机可以理解以及处理语言。例如把英语翻译成俄语或把俄语翻译成英语。5感悟。让电脑通过视觉听觉触觉以及嗅觉与世界沟通。6紧急智能。也就是讲智能没有被明确地编程而是从其他AI特征中明确表达。这个设想的目的是让机器展示情商道德推理等等。AI领域即使有了这些主要目的这也没有对详细的人工智能算法以及技术进展分类。这些是人工智能中的六大主要算法以及技术1机器

5、学习是人工智能领域使计算机不用明确编程就能学习。2搜索以及优化算法如梯度下降迭代搜索部分最大值或者最小值。3约束知足是找到一组约束的解决方案的经过这些约束施加变量必须知足的条件。4逻辑推理。人工智能中逻辑推理的例子是模拟人类专家决策才能的专家计算机系统。5概率推理是将概率论的才能去处理不确定性以及演绎逻辑的才能来利用形式论证的构造结合起来。其结果是一个更丰富以及更具表现力的形式主义与更广泛应用领域。6控制理论是一种正式的方法来找到具有可证性的控制器。这通常涉及描绘像机器人或者飞机这样的物理系统的微分方程组。机器学习机器学习是人工智能的一个子集。那么什么是机器学习呢机器学习(MachineLea

6、rning,ML)是一门多领域穿插学科涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机如何模拟或者实现人类的学习行为以获取新的知识或者技能重新组织已有的知识构造使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心是使计算机具有智能的根本途径其应用普及人工智能的各个领域它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习如此重要的原因是什么一个重大打破导致机器学习成为人工智能背后的动力-互联网的创造。互联网有大量的数字信息被生成存储以及分析。机器学习算法在这些大数据方面是最有效的。神经网络假如我们议论机器学习时值得一提的是机器学习算法神经网络。神经网络是机器学习算法的关键局部。神经网络是教

7、计算机以人类的方式考虑以及理解世界的关键。本质上神经网络是模拟人类的大脑。这被抽象为由加权边缘突触连接的节点神经元的图形。有关神经网络的更多信息请查看神经网络概述。这个神经网络有一层三个输入以及一个输出。任何神经网络都可以有任何数量的层输入或者输出。深度学习机器学习算法一直是人工智能背后的推动力量。所有机器学习算法中最关键的是深度学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感悟器就是一种深度学习构造。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或者特征以发现数据的分布式特征表示。这个神经网络有两层三个输入以及一个输出。任何神经网络都可以有任何数量的层输入或者输出。输入神经元以及最后一层输出神经元之间的层是深层神经网络的隐藏层。深度学习最好的表现是深度神经网络DNN。深层神经网络只是一个超过两层或者三层的神经网络。然而深度神经网络并不是深度学习算法的唯一类型-但它是最流行的类型。另一个深度学习算法是深度信任网络DBN。深层信任网络在层与层之间不直接联络。这意味着DNN以及DBN的拓扑在定义上是不同的。DBN中的无向层被称为RestrictedBoltzmannMachines。有关深度学习以及机器学习的差异可查看?一文读懂深度学习与机器学习的差异?。结论所以机器学习是人工智能的前沿深度学习是机器学习的前沿。tch_1997