WAT是机器学习吗？

机器学习是Een Subdomein binnen deartificiëleInptighentiedat Zich Bezighoudt MET ComputeralGoritmen Die Zichzelf Kunnen Verbeteren通过TrainingsData zonder zonder expliciete编程。het Wordt Algemeen beschouwd als de Meest Veelbelovende Manier Om eChte MensachtigeArtificiëleIntelligentie te Bereiken。

机器学习 - algoritmen kunnen grofweg in driecancorieënwordeningedeeld：

Begeleid Leren：u verstrekt标签en presenteeert voorbeeldinputs met hun gewenste输出en laat het het algoritme de regels leren die de de de Inputs inaar inaar inaar inaar uptufts in kaart brengen中的naar输出。
Onbegeleid Leren：u verstrekt geen标签，dus het algoritme mag zijn eigen结构vinden voor het verwerken verwerken verwerken van Input（bijvoorbeeld ontdekken ontdekken van van verborgen patronen in Data In Data）。
Versterkend Leren：het algoritme werkt herhaaldelijk samen遇到了een dynamische omgeving op een specifiek doel，het besturen van een auto的Zoals Het Winnen van Een Spel。het algoritme benadert de Optimale oplossing voor het probleem门中部范·赫哈尔德利（Van Herhaaldelijke）试用和错误。

在dit artikel geven中，我们会遇到overzicht van Machine Learning en深入学习，en de verschillen tussen de twee Concepten。

WAT是深度学习吗？

深度学习是Een Tak van Machine Learning Die gebruik Maakt Van Kunstmatige神经Netwerken om Mensachtige智能智能TE BENADEREN。Geïnspireerd门Menselijke Neuronen，Maakt深度学习Gebruik Van Grafiektheorie Om Wegingsalgoritmen te Ordenen te Ordenen in Lagen van Nodes en Edges。深入学习的algoritmes Zijn Geweldig在taal的Het Verwerken Van on gestructureerde数据Zoals Beelden中。

Technisch Gezien Moet Een Neuraal Netwerk，Om Als“ Diep” Te Worden Geclassifiquerd，Verborgen Lagen Bevatten tussen de Intup -en outputlagen van een perceptron -de basisstrationuur van van van van van van van en een neuraal neuraal neuraal neuraal netwerk。Deze Lagen Worden Als“ Verborgen” Beschouwd Omdat ze geen destbinding hebben遇到了de buitenwereld。Voorbeelden Van Deep-Leachitning-Architecturen Zijn onder Andere：

前馈（FF）：data data gaatinéén丰富的van de inputlaag门de verborgen lagen en uit de outputlaag -arle knooppunten zijn zijn met elkaar verbonden en d data data data gaat nooit meer terug terug terug terug de verborgen lagen。ff wordt gebruikt voor datacompressie en Basitebeeldverwerking。
复发性神经网络（RNN）：een类型ff-netwerk dat een tijdvertraging toevoegt aan de verborgen lagen waardoor toegang toegang toter tos eerdere informatie tijdens een huidige iteratie iteratie iTeratie iTeratie mogelijk is。Deze Feffacklus benadert het geheugen en Maakt rnn的Zeer geschikt voor taalverwerking。een goed voorbeeld hiervan是een voorspellende tekst die zich baseert op de woorden die u het het vaakst gebruikt om de sufdies op maat te maken。
卷积神经网络（CNN）：een convolutie是een wiskundige bewerking op twee函数die een derde functie oplevert die die beschrijft hoe de ene functie functie do andere de andere wordt gewijzigd。CNN的Worden voornamelijk gebruikt voor beeldherkenning en -Classificatie en zijn de“ ogen” van ai。De Verborgen Lagen在CNN Fungeren Als Wiskundige过滤器中遇到了Bewulp van Gewogen Sommen Om Randen，Kleur，对比，En andere Elementen van Een van een Pixel te Side他们。

机器学习与深度学习

深度学习Wordt als een subgroep van Machine Learning Gezien。de belangrijkste差异化因子深度学习 - algoritmes onderscheidt van andere Machine学习 - algoritmes是gebruik van kunstmatige神经Netwerken。en het belangrijkste kenmerk dat een neuraal netwerk“ diep” maakt是de aanwezigheid van verborgen lagen lagen lagen tuspun de upputlagen outputlagen die outputlagen die samen een baseperperceptron vormen。

Voordelen Van深学习

深度学习 - algoritmes zijn geweldig在het verwerken van on gestructureerde数据中，mits je de verwerkingscapaciteit hebt hebt hebt om dit te doen。dit geeft深度学习voordeel十个opzichte van andere机器学习 - algoritmes als het het gaat o on bebegeleid en bebegeleid en versterkend leren。de最近的vooruitgang op het gebied van ai是voor een groot deel te deel te teename van de levensvatbaarheid van neurale van neurale van neurale dee-netwerken dankzij verbeteringen，in de verwerwerkingscapaciteit en d d data-data-data-opslag。

HOE 亚搏充值后支付宝能申诉吗PURE Storage de Kracht Achter Machine-Grearning-Apps是

亚搏充值后支付宝能申诉吗PureStorage®是Uniek Gepotitionerd Om de Wereld Van ai Zowel te Versterken als te Ondersteunen。深度学习神经Netwerken Hebben Data Nodig Die Zowel Groot Als Snel是。De all-flash-storage-oplossingen van Pure combineren de prestaties van 100% NVMe-flash-geheugen met AI-gedreven voorspellende analytics om een Moderne Data Experience™ te leveren.遇到了纯库特你：

UW Data-opplagsilo的consolideren tot een verenigddatahub
de tijd tot inzichten versnellen见面实时/Loganalytics
de toekomst van ai-gedreven数据存储管理Ervaren Metpure1meta®
UW Ai-Oplossingen Voorzien面包车airi®，EEN全栈，AI-Ready基础结构型式货车纯存储En nvidia。亚搏充值后支付宝能申诉吗
全栈ondersteuning ontvangen voor ai en Machine Learning-lifecycles MetFlashStack®，een geconvergeerde基础结构杜波洛在Samenwerking Met Cisco中是Ontwikkeld。

WAT是机器学习吗？