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机器学习和深度学习都是技术产业的热门话题和流行语。你会在上下文中听到这些主题人工智能(人工智能)、自动驾驶汽车、电脑在游戏中击败人类,以及其他有新闻价值的技术发展。必威真人投注如果你是人工智能领域的新手,你可能想知道这两者之间的区别。

这样想:深入学习和机器学习是人工智能的亚群。而且,深度学习是机器学习的子集。机器学习是AI技术,深度学习是一种机器学习技术。

机器学习,数据科学和深度学习与Python

最后更新了4月2021年

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机器学习是众多AI技术之一

在人工智能的早期,该领域依赖于硬编码的规则和算法。与人工智能下棋是一种蛮力计算的练习;计算机程序预测每一系列可能的走法,并选择出结果最好的走法。人工智能聊天机器人可以通过查找用户提供的特定词汇和短语与你进行“对话”。然后,它会回复程序员事先想到的固定回复(现代虚拟助手仍然依赖这种技术)。虽然这些系统看起来很智能,但它们依赖于自己编程的智能——它们没有能力通过自己的经验来学习。

机器学习把它翻过来。机器学习算法不是依靠硬编码的规则来解决问题,而是训练有素通过喂它现实世界数据。然后机器学习建立一个模型它在你给出的数据和你想要预测的东西之间寻找模式。这个模型可以预测以前从未见过的新事物。随着训练数据的增加,模型的准确率也越来越高。

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作为一个简单的例子,想象一下,您希望建立一个可以根据该房屋的属性预测房屋销售价格的系统。You might train a machine learning algorithm by feeding it historical data of house sale prices, together with things like the home’s location, square footage, number of bathrooms, age, etc. The algorithm would start to find how these different properties of a house affect its sales price and build up a model that understands how each attribute affects the ultimate price of the home. For new houses going on the market, this machine learning algorithm could use the model to predict its sales price automatically. And as more and more home sales are fed into the system over time, its accuracy will get better and better.

该机器学习系统并不依赖于人类编程;相反,它正在基于实际数据学习它们。

深度学习是众多机器学习技术之一

房子定价系统如何工作?它实际上很简单;您可以绘制各种属性,例如您正在培训系统的销售价格,适合每个曲线,并使用这些曲线来预测正在击中市场的新房价格。这被称为多重回归

或者,你可以建立一个决策树它可以学习一系列分级的决策点,从而得出准确的价格预测。它可能从一个给定区域的价格范围开始,根据房子的大小进一步细化,再根据房子的年代进一步细化,以此类推,直到最终的价格被估算出来。这只是我们可能使用的许多机器学习算法中的两种,但它们都不是我们所说的“深度学习”。

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深入学习作为复杂的人工神经网络

尽管深度学习这是另一种机器学习技术,它吸引了人们的注意,因为它非常灵活,并且受到了人类大脑工作方式的启发。

深度学习系统由虚拟层制成神经元.每个神经元的工作是简单地加入进入它的输入,并决定是否将输出信号从其上方发射到下一层。

层中的每个神经元在其上方和下方的网络层中连接到每个神经元。通过学习每个连接中的每一个的最佳权重神经网络可以解决各种各样的问题,与您自己的大脑相同。即使神经网络是一个简单的概念,神经元之间的纯粹数量意味着它们可以代表非常复杂的问题。

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回到房地产定价的例子,训练数据中的所有属性(位置、大小等)都被处理成类似的规模,并输入神经网络最底层的神经元。通过多次迭代,神经网络到达其连接之间的最佳权值集,在其最顶层的输出产生准确的价格预测。一旦这个神经网络通过神经元之间的最佳权重进行训练,它就可以开始快速预测之前从未见过的新房子的价格。

当一个神经网络的层数大于一时,我们称它为深神经网络.这就是这个术语的意思深度学习.深度学习模型是由深神经网络实现的机器学习系统。不是机器学习与深度学习的情况;深度学习一种机器学习技术——而且是一种非常令人兴奋的技术!我们这里只涉及了它的皮毛;还有很多东西要学。

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