機器學習、深度學習和神經網(wǎng)絡是您在人工智能領域會聽到的一些最常見的技術術語。 如果您不專注于構建 AI 系統(tǒng)，可能會感到困惑，因為這些術語經?；Q使用。 在本文中，我將介紹機器學習、深度學習和神經網(wǎng)絡之間的區(qū)別，以及它們之間的關系。 讓我們從定義這些術語開始。

什么是機器學習?

機器學習是人工智能的一個子領域，專注于算法和統(tǒng)計模型的開發(fā)，使計算機能夠從數(shù)據(jù)中學習并做出預測或決策，而無需明確編程。 機器學習主要分為三種類型：

1.監(jiān)督學習：為計算機提供標記數(shù)據(jù)(已經分類或分類的數(shù)據(jù))并學習根據(jù)該數(shù)據(jù)進行預測。 例如，可以通過為算法提供帶標簽的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)集來訓練算法識別手寫數(shù)字。

2.無監(jiān)督學習：計算機沒有提供標記數(shù)據(jù)，必須自行在數(shù)據(jù)中找到模式或結構。 可以訓練算法根據(jù)相似圖像的視覺特征將它們分組在一起。

3.強化學習：在強化學習 (RL) 中，計算機通過接收獎勵或懲罰形式的反饋，通過反復試驗來學習。 因此，可以訓練算法在獲勝時獲得獎勵并在失敗時獲得懲罰來玩游戲。

機器學習在各個領域都有許多應用，包括圖像和語音識別、自然語言處理、欺詐檢測和推薦系統(tǒng)。

什么是神經網(wǎng)絡?

神經網(wǎng)絡是一種受人腦結構和功能啟發(fā)的機器學習算法。 神經網(wǎng)絡由分層組織的互連節(jié)點(神經元)組成。 每個神經元接收來自其他神經元的輸入，并在將輸入傳遞到下一層之前對輸入應用非線性變換。

有幾種類型的神經網(wǎng)絡，包括：

1.前饋神經網(wǎng)絡：信息只在一個方向上流動，從輸入層到輸出層。 它們通常用于分類和回歸任務。

2.卷積神經網(wǎng)絡：這是一種前饋神經網(wǎng)絡，專門用于處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)，例如圖像。 它們由卷積層組成，這些卷積層將過濾器應用于輸入以提取特征。

3.遞歸神經網(wǎng)絡：設計用于處理順序數(shù)據(jù)，例如文本或語音。 它們具有允許信息跨時間步長持續(xù)存在的循環(huán)。 數(shù)據(jù)可以向任何方向流動。

由于其生物學啟發(fā)和有效性，神經網(wǎng)絡已成為機器學習中使用最廣泛的算法之一。

什么是深度學習?

深度學習是機器學習的一個子領域，專注于多層神經網(wǎng)絡(或深度神經網(wǎng)絡)。 深度神經網(wǎng)絡可以從大量數(shù)據(jù)中學習，并可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的復雜特征和表示。 這使得它們非常適合涉及大量數(shù)據(jù)的任務。

深度學習架構包括：

1.深度神經網(wǎng)絡：在輸入層和輸出層之間具有多層的神經網(wǎng)絡。

2.卷積深度神經網(wǎng)絡：多個卷積層從輸入中提取越來越復雜的特征。

3.深度信念網(wǎng)絡：一種無監(jiān)督學習算法，可用于學習輸入數(shù)據(jù)的層次表示。

上述神經網(wǎng)絡的普及使得深度學習成為人工智能領域的領先范式。

機器學習、深度學習和神經網(wǎng)絡之間的差異

機器學習、深度學習和神經網(wǎng)絡之間的區(qū)別可以從以下幾方面來理解：

1.架構：機器學習通?；诮y(tǒng)計模型，而神經網(wǎng)絡和深度學習架構基于對輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行計算的互連節(jié)點。

2.算法：機器學習算法通常使用線性或邏輯回歸、決策樹或支持向量機，而神經網(wǎng)絡和深度學習架構使用反向傳播和隨機梯度下降。

3.數(shù)據(jù)：機器學習通常需要比神經網(wǎng)絡和深度學習架構更少的數(shù)據(jù)。 這是因為神經網(wǎng)絡和深度學習架構有更多的參數(shù)，因此需要更多的數(shù)據(jù)來避免過度擬合。

綜合方法

重要的是要了解人工智能通常涉及綜合方法，結合多種技術和方法。 人工智能研究人員使用許多技術來改進系統(tǒng)。 雖然機器學習、深度學習和神經網(wǎng)絡各不相同，但在構建復雜系統(tǒng)時，許多相關概念會混合在一起。 有鑒于此，我希望這篇文章能讓你更清楚地理解這些正在迅速改變我們世界的重要概念。