wordpress如何修改用户名密码,中山市seo点击排名软件价格,中国建筑工程考试网,wordpress前后台域名分离什么是深度学习? 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向#xff0c;它被引入机器学习使其更接近于人工智能。 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向#xff0c;它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次它被引入机器学习使其更接近于人工智能。 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次这些学习过程中获得的信息对诸如文字图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法在语音和图像识别方面取得的效果远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术数据挖掘机器学习机器翻译自然语言处理多媒体学习语音推荐和个性化技术以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动解决了很多复杂的模式识别难题使得人工智能相关技术取得了很大进步。
人工智能、机器学习和深度学习的关系 人工智能是一个最宽泛的概念是一个研究领域同时也是一个实现目标而机器学习则是实现这一目标的一类方法。深度学习只是机器学习这一类方法中的一种。 进一步说由于人工智能这个最宽泛的概念只阐述了目标而没有限定方法因此实现人工智能存在的诸多方法和分支。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支近些年取得了显著的进展并替代了大多数传统机器学习算法。如上图所示传统机器学习算术依赖人工设计特征并进行特征提取而深度学习方法不需要人工而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式从经验中学习获取知识。这也是深度学习被看做黑盒子可解释性差的原因。
深度学习的发展历程 早期的浅层结构如支持向量机、逻辑回归等在涉及到一些复杂的问题如语音、图像、视觉等问题时会造成维度灾难。 我们都知道一种新的概念的出现必然是为了解决某种问题或者验证某种结论那深度学习这一新概念的提出是为了解决什么问题的呢由于早期绝大多数机器学习与信号处理技术都使用浅层结构如支持向量机、逻辑回归等在解决大多数简单问题或者有限制条件的问题上效果明显。 但是涉及到一些复杂的问题如语音、图像、视觉等问题时数据的维度会很高也就是我们通常所说的维数灾难这会导致很多机器学习问题会变得相当困难。各位学者又是如何去解决这一问题的呢 为何神经网络到2010年后才焕发生机呢这与深度学习成功所依赖的先决条件大数据涌现、硬件发展和算法优化有关。由于神经网络和深度学习是非常强大的模型需要足够量级的训练数据而大数据就是神经网络发展的有效前提但很多场景下没有足够的标记数据来支撑深度学习。其实深度学习的能力特别像科学家阿基米德的豪言壮语“给我一根足够长的杠杆我能撬动地球”深度学习也可以发出类似的豪言“给我足够多的数据我能够学习任何复杂的关系”。但在现实中足够长的杠杆与足够多的数据一样往往只能是一种美好的愿景。直到近些年各行业IT化程度提高累积的数据量爆发式地增长才使得应用深度学习模型成为可能。此外还需要依靠硬件的发展和算法的优化。现阶段依靠更强大的计算机、GPU、AutoEncoder、预训练和并行计算等技术深度学习在模型训练上的困难已经被逐渐克服。其中数据量和硬件是更主要的原因。
深度学习的前景 以深度学习为基础的人工智能技术在升级改造众多的传统行业领域存在极其广阔的应用场景。 以深度学习为基础的人工智能技术在升级改造众多的传统行业领域存在极其广阔的应用场景。艾瑞咨询的研究报告提到人工智能技术不仅可在众多行业中落地应用广度同时在部分行业如安防、遥感、互联网、金融、工业等已经实现了市场化变现和高速增长深度为社会贡献了巨大的经济价值。其实以深度学习为基础的AI技术在各行业已经得到了广泛的应用以计算机视觉的行业应用分布为例根据互联网数据中心的数据统计和预测随着人工智能向各个行业的渗透当前较多运用人工智能的互联网行业的产值占比反而会逐渐变小。 深度学习改变了很多领域算法的实现模式。 深度学习改变了很多领域算法的实现模式。在深度学习兴起之前很多领域建模的思路是投入大量精力做特征工程将专家对某个领域的“人工理解”沉淀成特征表达然后使用简单模型完成任务如分类或回归。而在数据充足的情况下深度学习模型可以实现端到端的学习即不需要专门做特征工程将原始的特征输入模型中模型可如图所示同时完成特征提取和分类任务。 深度学习还推动人工智能进入了工业大生产阶段算法的通用性促使标准化、自动化和模块化的框架产生。 除了应用广泛的特点外深度学习还推动人工智能进入了工业大生产阶段算法的通用性促使标准化、自动化和模块化的框架产生。 在深度学习出现之前不同流派的机器学习算法理论和实现有所不同这就导致每个算法均要独立实现如随机森林和支撑向量机SVM。但在深度学习框架下不同模型的算法结构具有较大的通用性如常用于计算机视觉的卷积神经网络模型CNN和常用于自然语言处理的长期短期记忆模型LSTM都可以分为组网模块、梯度下降的优化模块和预测模块等。 这就使得抽象出统一的框架成为了可能就能大大降低编写建模代码的成本。因此一些相对通用的模块如网络基础算子的实现、各种优化算法等都可以由框架实现。建模者只需要关注数据处理配置组网的方式并能够用少量代码串起训练和预测的流程即可。 在深度学习框架出现之前机器学习工程师处于“手工作坊”生产的时代。为了完成建模工程师需要储备大量的数学知识并为特征工程工作积累大量行业知识。每个模型是极其个性化的建模者如同手工业者一样将自己的积累形成模型的“个性化签名”。而今“深度学习工程师”进入了工业化大生产时代只要掌握深度学习必要但少量的理论知识掌握Python编程即可在深度学习框架上实现非常有效的模型甚至与该领域最领先的模型不相上下。建模领域的技术壁垒面临着颠覆这同时也是新入行者的机遇。
