2020-05-21 09:35发布
人工智能、机器学习和深度学习的区别?
这三个概念比较抽象,现在来用通俗的方式解释一下。
通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别:比较苹果和橙子。
1、人工智能
从广义上讲,人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。
2、机器学习
机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后,系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进,因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。
通过机器学习,一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。
3、深度学习
深度学习是机器学习的一个子集,推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说,这些网络模仿人类大脑的连通性,对数据集进行分类,并发现它们之间的相关性。如果有新学习的知识(无需人工干预),机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多,它的预测就越准确。
例如,一台深度学习的设备可以检查大数据——比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地——来准确判断一个苹果是不是青苹果,一个橙子是不是血橙。
人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习,深度学习是2010年才提出来的,比较难一些,也是目前很关键的技术
用三层圆环举例
人工智能是最大的圈
机器学习是在人工智能中间的圈
深度学习是在机器学习中间的圈
深度学习是机器学习的一种。
最近火的发紫的深度学习实际上指的深度神经网络学习,普通神经网络由于训练代价较高,一般只有3-4层,而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法加上一些小trick,可以达到8-10层。
深度神经网络能够捕捉到数据中的深层联系,从而能够得到更精准的模型,而这些联系不容易被普通的机器学习方法所发觉。
机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术
换行。比如,print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思,'\n'是换行,'\t'是tab,'\\'是,\ 是在编写程序中句子太长百,人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种:(1)非线性时间比较类排序:a. 交换类排序(快速排序、冒泡排序)b. 插入类排序(简单插入排序、希尔排序)c. 选择类排序(简单选择排序、堆排序)d. 归并排序(二路归并排序、多路归并排序)(2)线性时间非比较类排序:...
前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间。难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别:(1)生成器:生成器本质上就是一个函数,它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次(或第n次)调用,跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态,生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数,返回’标题化‘的字符串,就是单词的开头为大写,其余为小写
第一种解释:代码中的cnt是count的简称,一种电脑计算机内部的数学函数的名字,在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数;在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是...
head是方法,所以需要取小括号,即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外,如果想通过位置取数据,请使用iloc,即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1],前者表示的是取所有行,但不包括最后一列的数据,结果是个DataFrame。...
挺简单的,其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学,完全零基础,培训了半年,直接出来就工作了,人家还在北京大公司上班,一个月15k,实力老厉害了
Python针对众多的类型,提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的,后面学习到包package时,将会介绍),这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作,即多种类型对象的共有的操作;如果某种操作只对特殊的某一类对象可行,Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释:Python中的单行注释一般是以#开头的,#右边的文字都会被当做解释说明的内容,不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性,一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例:# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取,然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行,空行,编码行其他的:import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题,...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况,可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
这三个概念比较抽象,现在来用通俗的方式解释一下。
通过一个经典的例子来解释人工智能、机器学习和深度学习之间的区别:比较苹果和橙子。
1、人工智能
从广义上讲,人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。
2、机器学习
机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后,系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进,因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。
通过机器学习,一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。
3、深度学习
深度学习是机器学习的一个子集,推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说,这些网络模仿人类大脑的连通性,对数据集进行分类,并发现它们之间的相关性。如果有新学习的知识(无需人工干预),机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多,它的预测就越准确。
例如,一台深度学习的设备可以检查大数据——比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地——来准确判断一个苹果是不是青苹果,一个橙子是不是血橙。
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最近火的发紫的深度学习实际上指的深度神经网络学习,普通神经网络由于训练代价较高,一般只有3-4层,而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法加上一些小trick,可以达到8-10层。
深度神经网络能够捕捉到数据中的深层联系,从而能够得到更精准的模型,而这些联系不容易被普通的机器学习方法所发觉。
机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是实现机器学习的一种技术
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还有FIXME
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或许是里面有没被注释的代码
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