浅谈人工智能,机器学习和深度学习的区别

作者:Tigervs    发布时间:2019-08-16    浏览量:

人工智能是未来。对于一个普通人来说,人工智能是一种科幻小说,已经成为我们日常生活的重要组成部分。机器学习和深度学习是与人工智能相关的两个热门术语。深度学习,机器学习和人工智能是一组俄罗斯娃娃,从最小的和最小的开始相互嵌套。本文将有助于理解人工智能,机器学习和深度学习以及它们之间的差异。还解释了人工智能和物联网如何相互缠绕在一起,从而有助于探索尖端的技术进步。

人工智能,机器学习和深度学习的区别

人工智能

制造智能机器的科学与工程是AI-John McCarthy的教父所创造的定义之一。人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,用于模拟计算机中的智能行为。有一百万种模拟人类智能的方法,一些模拟比其他模拟更好。AI可以是一组语句或复杂的统计模型,将原始感官数据映射到符号类别。这些语句有时被称为规则引擎,专家系统,知识图或符号AI。通常,AI涉及执行人类智能特征的任务的机器。这包括计划,理解语言,识别对象和解决问题等内容。

人工智能大致分为两个一般和狭义。一般AI赋予机器与人类智能相同的特征甚至更好。这些神话般的机器拥有我们所有的感官,可以像人类一样思考。有些技术能够执行特定任务或者可能比人类更好。此类别属于狭窄的人工智能。Pinterest上的图像分类和Facebook中的人脸识别是狭义AI的实现。这些技术借助机器学习展现了人类智能的这些方面。

机器学习

机器学习是使用算法解析数据,从中学习数据,然后对世界中的某些事物做出决定或预测的实践。因此,不是手动编码,而是使用一组指令来完成特定任务的软件程序,而是使用大量数据和算法来训练机器,从而提供执行任务的能力。考虑一个例子是如何使用机器学习来大大改进机器/计算机视觉。例如,标记了数以百万计的人类图片以及带有猫的人类图片。然后算法尝试自己建立一个模型,可以准确地标记人类和猫的图片。

深度学习

人工神经网络(ANN)是早期机器学习系列的另一种算法方法。ANN的灵感来自大脑中的神经元以及它们之间存在的互连。ANN具有不连续的层次,连接和宣传方向。每一层都需要学习特定科目。在此图层中,使用多个图层创建深度,这使其名称深入学习。例如,通过深度学习训练机器中的图像识别。此外,在医疗保健领域,深度学习有助于确定癌症指标。Google的Alpha Go通过调整神经网络并反复播放来学习游戏并接受Go Match训练。

物联网与人工智能的关系

物联网(IoT)是一个可通过互联网访问的连接物理对象系统。随着连接到物联网的设备和传感器的增加,正在收集大量数据。收集的这些数据具有非常有价值的见解。作为伪装的祝福,机器学习和深度学习需要大量数据才能使用,可以从物联网中使用。从工业角度来看,AI可以整合到机器中,以预测维护需求或分析制造流程,从而在业务中获得巨大的利润。从最终用户的角度来看,技术将被驯服并适应客户。最后,物联网和人工智能的缠绕将导致机器指出真正机会所在的阶段。

相关新闻推荐

关注官方微信

微信二维码
版权所有 深圳市如虎科技有限公司 Copyright © 2018-2019 Tigervs.Com All Rights Reserved 粤ICP备19029139号-1