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人工智能AI是广泛的概念指赋予计算机智能特性。机器学习ML是AI的一个分支是指通过计算机学习和改进性能。深度学习DL是ML的一类使用多层神经网络学习复杂特征为计算机系统提供更深入、高级的数据理解和处理能力。深度学习是机器学习的一种方法二者共同构成人工智能的技术基础。 2、什么是机器学习机器学习Machine LearningML是人工智能的一个关键领域其核心理念是让计算机系统通过学习和适应而不是通过明确的编程来改善性能。机器学习的目标是使计算机能够从数据中提取模式、规律并利用这些学到的知识来做出预测、做决策或执行任务。
在机器学习中算法通过训练数据进行学习从中发现数据的潜在结构和模式。这个训练过程使得计算机系统能够泛化到新的、未曾见过的数据并做出有用的预测。 简单地说机器学习可以被看作是一种对数据的建模技术其核心目标是从数据中提取模式和规律形成一个能够泛化到新数据的模型。这个模型的训练过程涉及使用大量的数据集通过调整模型参数使其达到预期的效果。
3、机器学习的类型
主要分以下三个大类
监督学习Supervised Learning监督学习使用带有标签的训练数据进行训练算法通过学习这些输入和输出之间的关系从而能够对新的未标记数据进行预测。
举例而言假设我们要训练一个猫和狗图像分类器。 输入数据图像 猫和狗的图像包含各种特征如颜色、形状等。 标准输出标签 每张图像对应的标签指示图像中是猫还是狗。
通过这些带有标签的训练数据机器学习模型学会了从图像的特征中学习猫和狗的区别形成了一个能够预测新图像标签的模型。
无监督学习Unsupervised Learning无监督学习的目标是从数据中发现隐藏的结构和模式例如聚类、降维等。与监督学习相比数据是没有标签的。。
考虑一个无监督学习的场景比如对一组新闻文章进行主题建模。 输入数据文本 多篇新闻文章其中没有对应的主题标签。
在无监督学习中模型需要自行发现数据中的模式和结构。算法可能会通过分析文章的词频、主题相关性等特征将这些文章聚类成不同的主题而不需要预先知道每篇文章的主题标签。这样模型可以帮助我们了解数据中存在的潜在结构识别不同主题的新闻而无需事先告诉它每个主题是什么。
强化学习Reinforcement Learning 强化学习涉及到智能体与环境的交互。通过尝试不同的动作来最大化在环境中获得的累积奖励从而学会执行最优的操作策略。
总体而言机器学习是人工智能的一个关键领域其核心理念是让计算机系统通过学习和适应而不是通过明确的编程来改善性能。机器学习的目标是使计算机能够从数据中提取模式、规律并利用这些学到的知识来做出预测、做决策或执行任务。
