什么是机器学习

什么是机器学习?

机器学习是人工智能中的一个分支领域，它研究的是无需显式编程就能通过训练数据进行自我改进的计算机算法。它被广泛认为是实现真正的类人人工智能最有希望的途径。

机器学习算法可以大致分为三类:

• 监督式学习:您提供标签，并展示示例输入及其所需的输出，并允许算法学习将输入映射到输出的规则。
• 无监督学习:您不提供任何标签，因此算法可以找到自己的结构来处理输入(例如，发现数据中的隐藏模式)。
• 强化学习:该算法与一个具有特定目标的动态环境重复交互，例如赢得一场比赛或驾驶一辆汽车。该算法通过反复的试错逼近问题的最优解。

在本文中，我们将简要概述机器学习和深度学习，以及这两个概念之间的区别。

什么是深度学习?

深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经网络来接近类人智能。受人类神经元的启发，深度学习使用图论将加权算法排列到节点和边的层中。深度学习算法非常擅长处理图像或语言等非结构化数据。

从技术上讲，要被归类为“深度”，一个神经网络必须在感知器的输入和输出层之间包含隐藏层——这是神经网络的基本结构。这些层被认为是“隐藏的”，因为它们与外部世界没有联系。深度学习架构的例子包括:

• 前馈(FF):数据从输入层以一个方向通过隐藏层，然后从输出层通过——所有节点都是连接的，数据从不通过隐藏层循环返回。FF用于数据压缩和基本图像处理。
• 循环神经网络(RNN):一种FF网络，它在隐藏层中添加了一个时间延迟，允许在当前迭代中访问之前的信息。这种反馈循环近似于记忆，使得rnn非常适合语言处理。预测性文本就是一个很好的例子，它依赖于你最常使用的词汇来调整它的建议。
• 卷积神经网络(CNN):卷积是对两个函数的数学运算，产生第三个函数，描述一个函数如何被另一个函数修改。cnn主要用于图像识别和分类，是人工智能的“眼睛”。CNN中的隐藏层充当数学过滤器，使用加权和来识别像素的边缘、颜色、对比度和其他元素。

机器学习vs深度学习

深度学习被认为是机器学习的一个子集。深度学习算法与其他机器学习算法的主要区别在于它使用了人工神经网络。而使神经网络“深入”的主要特征是在输入和输出层之间存在隐藏层，这些隐藏层构成了一个基本感知器。

深度学习的好处

深度学习算法非常擅长处理非结构化数据，前提是您拥有这样的处理能力。这使得深度学习在无监督和强化学习方面比其他机器学习算法更有优势。人工智能最近的进步很大程度上归功于深度学习神经网络的生存能力的提高，这要归功于处理能力和数据存储的改进。

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