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机器人学习对比深度学习

2021-08-03 来源:福州农业机械网

在深入探讨数据学习与机器学习之间的区别前,我们先简单讨论下机器学习与深度学习的区别。机器学习一系列在数据集上进行训练的算法,来做出预测或采取形同从而对系统进行优化。例如,基于历史数据,监督分类算法就被用来分类潜在的客户或贷款意向。根据给定任务的不同(例如,监督式聚类),用到的技术也不同:朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、ensembles、关联规则、决策树、逻辑回归或多种方法之间的结合。这些都是数据科学的分支。当这些算法被用于自动化的时候,就像在自动飞行或无人驾驶汽车中,它被称为人工智能,更具体的细说,就是深度学习。如果数据收集自传感器,通过互联网进行传输,那就是机器学习或数据科学或深度学习应用到了 IoT 上。有些人对深度学习有不同的定义。他们认为深度学习是带有更多层的神经网络(神经网络是一种机器学习技术)。深度学习与机器学习的区别这一问题在 Quora 上也被问到过,下面对此有详细的解释:人工智能是计算机科学的一个子领域,创造于 20 世纪 60 年代,它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务。详细来说,所谓的强人工智能系统应该是能做人类所能做的任何事。这是相当通用的,包含所有的任务,比如规划、到处移动、识别物体与声音、说话、翻译、完成社会或商业事务、创造性的工作(绘画、作诗)等。自然语言处理只是人工智能与语言有关的一部分。机器学习被认为是人工智能的一方面:给定一些可用离散术语(例如,在一些行为中,那个行为是正确的)描述的人工智能问题,并给出关于这个世界的大量信息,在没有程序员进行编程的情况下弄清楚「正确」的行为。典型的是,需要一些外部流程判断行为是否正确。在数学术语中,也就是函数:馈入输入,产生正确的输出。所以整个问题就是以自动化的方式建立该数学函数的模型。在二者进行区分时:如果我写出的程序聪明到表现出人类行为,它就是人工智能。但如果它的参数不是自动从数据进行学习,它就不是机器学习。深度学习是如今非常流行的一种机器学习。它涉及到一种特殊类型的数学模型,可认为它是特定类型的简单模块的结合(函数结合),这些模块可被调整从而更好的预测最终输出。

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