机器学习和深度学习 如何辨别人工智能

本文内容来自于硅谷投资人Lake Dai，LDV Partners合伙人。轻薄编辑整顿。

人工智能(ArtificialIntelligence)是一个最宽泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思索，而机器学习(MachineLearning)是人工智能的分支，专门钻研计算机怎么模拟或成功人类的学习行为，以失掉新的常识或技艺，使之不时改善自身的性能。

深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法，它试图经常使用蕴含复杂结构或由多重非线性变换导致的多个处置层（神经网络）对数据启动上层形象的算法。

神经网络是一组大抵模拟人类大脑结构设计的算法，用于识别形式。神经网络经过机器感知系统解释传感器数据，能够对原始输入启动标志或聚类等操作。神经网络所能识别的形式是数值方式，因此图像、声响、文本、期间序列等一切事实环球的数据必定转换为数值。

在深度学习网络中，每一个节点层在前一层输入的基础上学习识别一组特定的特色。随着神经网络深度参与，节点所能识别的特色也就越来越复杂，由于每一层会整兼偏重组前一层的特色。

上图显示了一个神经网络用于判定一个图片是不是一条狗的环节，输入是图片，经过深层神经网络对狗的低层特色启动形象，***输入是图片是狗的概率。

深度学习的环节雷同是分为训练和推理（既“评价”）两个环节，经过训练环节来取得数据模型，而后用于评价新的数据。

数据模型分为两种，一种是所谓判别模型(DiscriminativeModel)，也就是说模型可以间接用来判别事物的。这里所说的判别事物，最典型的就是做分类。既然间接可以用来分类，也就是说咱们可以在已知属性的条件下，对该记载启动判别。所以，判别模型是对条件概率启动的建模，也就是p(Y|X)。这里X就是属性汇合，实践上就是一个向量；而Y则或许是一个值（此时对应分类疑问），或许是一个向量（此时对应序列标注疑问）。判别模型罕用于处置分类疑问（比如鉴定渣滓邮件）、图像识别等等。

再说一说生成模型(GenerativeModel)。生成模型可以形容数据的生成环节。换句话说，已知了这个模型，咱们就可以发生该模型形容的数据。而数据由两局部组成，也就是(X,Y)，前者是特色，后者则是类别(Y是标量)或许序列类别(Y是向量)。要形容整个数据，也就是要对p(X,Y)启动建模，所以是对联结概率启动建模。生成模型自身不是做分类或许序列标注的，但是可以用来处置这些疑问，也可以用于生成式疑问，比如聊天机器人、比如AI谱曲等疑问。

而机器学习可以分红上方几种类别：

在传统的机器学习畛域，监视学习***的疑问是训练数据标注老本比拟高，而无监视学习运行范围有限。应用大批的训练样本和少量无标注数据的半监视学习不时是机器学习的钻研重点。

十分盛行的深度学习GAN模型和半监视学习的思绪有相通之处，GAN是“生成反抗网络”（GenerativeAdversarialNetworks）的简称，包括了一个生成模型G和一个判别模型D，GAN的指标函数是关于D与G的一个零和游戏，也是一个最小-***化疑问。

GAN实践上就是生成模型和判别模型之间的一个模拟游戏。生成模型的目的，就是要尽量去模拟、建模和学习实在数据的散布法令；而判别模型则是要判别自己所失掉的一个输入数据，终究是来自于实在的数据散布还是来自于一个生成模型。经过这两个外部模型之间不时的竞争，从而提高两个模型的生成才干和判别才干。

目前干流的深度学习框架:

人工智能在各个行业的公司散布

目先人工智能在各个畛域的初创公司数量（2016年的数据）：

下图是目先人工智能在各个行业的热度

上图是2011到2016年最踊跃的人工智能企业投资者

下图是福布斯关注的50家人工智能公司。

融资最多的人工智能初创公司(2011-2016)

Sentient Technologies：经常使用先进的人工智能技术，大规模散布式计算和迷信的方法来验证新发现的战略，Sentient Technologies为各种畛域中的复杂疑问提供了新的处置打算。

Ayasdi：机器学习平台，数据可视化，剖析，金融技术，医疗保健代理系统：

Vicarious:这是一家奥秘的人工智能公司,Vicarious的指标定位于“建设下一代的人工智能算法”。并且宣称要构建“像人类一样思索的软件”，成功“人脑级别的视觉、言语和智能控制系统”，努力于钻研通用人工智能，目前他们的钻研重点是成功人工视觉识别系统。

Context Relevant：Context Relevant经过经常使用机器学习驱动的智能化数据迷信平台，来处置一些环球上最辣手的大数据，预测和行为应战 - 比任何其余处置打算更快更有效。

Cortia：Cortica的技术模拟人类皮层，以便以***的精度了解和识别图像。

Workfusion：WorkFusion是环球运营的完整智能化处置打算，将您须要的复杂业务流程数字化所需的外围配置整合到一个平台中：业务流程治理（BPM），机器人环节智能化（RPA），劳能源编排和机器学习提供的认知智能化。

RapidMiner：开源预测剖析平台，使企业能够在业务流程中包括预测剖析

Digital Reasoning Systems：确保合规性，坚持安保性，并极速准确地剖析消息。

H2O.ai：H2O是***的开源深度学习平台。 H2O被超越80,000个数据迷信家和超越9,000个组织经常使用。

Viv Labs：Viv在开发语音智能助理，已被三星收买。