机器学习 神经网络之间的区别 深度学习

机器学习、深度学习和神经网络是您在人工智能畛域会听到的一些最经常出现的技术术语。 假设您不专一于构建 AI 系统，或者会感到困惑，由于这些术语经常调换经常使用。在本文中，我将引见机器学习、深度学习和神经网络之间的区别，以及它们之间的相关。 让我们从定义这些术语开局。

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一个子畛域，专一于算法和统计模型的开发，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明白编程。 机器学习关键分为三种类型：

1.监视学习： 为计算机提供标志数据(曾经分类或分类的数据)并学习依据该数据启动预测。例如，可以经过为算法提供带标签的数字图像数据集来训练算法识别手写数字。

2.无监视学习： 计算机没有提供标志数据，必定自行在数据中找到形式或结构。 可以训练算法依据相似图像的视觉特色将它们分组在一同。

3.强化学习： 在强化学习 (RL) 中，计算机经过接纳鼓励或处罚方式的反应，经过重复实验来学习。因此，可以训练算法在获胜时取得鼓励并在失败时取得处罚来玩游戏。

机器学习在各个畛域都有许多运行，包括图像和语音识别、人造言语处置、欺诈检测和介绍系统。

什么是神经网络?

神经网络是一种受人脑结构和配置启示的机器学习算法。 神经网络由分层组织的互连节点(神经元)组成。每个神经元接纳来自其余神经元的输入，并在将输入传递到下一层之前对输入运行非线性变换。

有几种类型的神经网络，包括：

1.前馈神经网络： 消息只在一个方向高端动，从输入层到输入层。 它们通罕用于分类和回归义务。

2.卷积神经网络： 这是一种前馈神经网络，专门用于处置网格状数据，例如图像。 它们由卷积层组成，这些卷积层将过滤器运行于输入以提取特色。

3.递归神经网络： 设计用于处置顺序数据，例如文本或语音。 它们具备准许消息跨时期步长继续存在的循环。 数据可以向任何方向流动。

由于其生物学启示和有效性，神经网络已成为机器学习中经常使用最宽泛的算法之一。

什么是深度学习?

深度学习是机器学习的一个子畛域，专一于多层神经网络(或深度神经网络)。 深度神经网络可以从少量数据中学习，并可以智能发现数据的复杂特色和示意。这使得它们十分适宜触及少量数据的义务。

深度学习架构包括：

1.深度神经网络： 在输入层和输入层之间具备多层的神经网络。

2.卷积深度神经网络： 多个卷积层从输入中提取越来越复杂的特色。

3.深度决计网络： 一种无监视学习算法，可用于学习输入数据的档次示意。

上述神经网络的遍及使得深度学习成为人工智能畛域的上游范式。

机器学习、深度学习和神经网络之间的差异

机器学习、深度学习和神经网络之间的区别可以从以下几方面来了解：

1.架构： 机器学习通常基于统计模型，而神经网络和深度学习架构基于对输入数据口头计算的互连节点。

2.算法： 机器学习算法通经常常使用线性或逻辑回归、决策树或支持向量机，而神经网络和深度学习架构经常使用反向流传和随机梯度降低。

3.数据： 机器学习通常须要比神经网络和深度学习架构更少的数据。 这是由于神经网络和深度学习架构有更多的参数，因此须要更多的数据来防止适度拟合。

综合方法

关键的是要了解人工智能通常触及综合方法，联合多种技术和方法。 人工智能钻研人员经常使用许多技术来改良系统。只管机器学习、深度学习和神经网络各不相反，但在构建复杂系统时，许多相关概念会混合在一同。有鉴于此，我宿愿这篇文章能让你更分明地理解这些正在迅速扭转我们环球的关键概念。