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人工智能、机器学习与深度学习的区别在哪里?

深度学习是机器学习的一种形式,所采用的神经网络在输入节点和输出节点之间具有许多“深度”层次。
通过基于大数据集训练网络,创建的模型可用于根据输入数据进行精确预测。在用于深度学习的神经网络中,每一层的输出会前馈到下一层的输入。通过更改各层之间连接的加权,反复优化模型。在每一个周期,对模型预测准确度的反馈将用于指导连接加权的更改。
输入和输出之间含有“深度”隐藏层的神经网络:

人工智能、机器学习与深度学习的区别在哪里?-1.jpg

相对输入加权的更改:



人工智能、机器学习与深度学习的区别在哪里?-2.jpg

人工智能、机器学习与深度学习
如上图,最早出现的人工智能位于同心圆最外侧;其次是随后发展起来的机器学习,位于中间;最后是推动人工智能突飞猛进发展的深度学习,位于最内侧。
自上个世纪50年代的人工智能热以来,基于人工智能概念的机器学习和深度学习又掀起一阵前所未有的新浪潮。
1956年,几个计算机科学家在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”的概念。此后,人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中,并在科研实验室中蓄势待发。之后的几十年,人工智能一直在两极反转,有人称其为打开人类文明辉煌未来的钥匙,也有人将其当成科技疯子的狂想扔到技术垃圾堆里。其实2012年之前,这两种观点一直不相上下。
过去几年,尤其是2015年以来,人工智能突飞猛进地发展。这主要归功于图形处理器(GPU)的广泛应用,使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然,无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合拳,也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。
机器学习——实现人工智能的方法
机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。众所周知,我们还没有实现强人工智能。早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。
深度学习——是实现机器学习的技术
人工神经网络是早期机器学习中的一个重要的算法。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同,人工神经网络具有离散的层次、连接和数据传播的方向。
例如,我们可以把一幅图像切分成图像块,输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作,把数据传递到第三层,以此类推,直到最后一层,然后生成结果。
每一个神经元都为它的输入分配权重,这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。
其实在人工智能出现的早期,神经网络就已经存在了,但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。主要问题是,即使是最基本的神经网络,也需要大量的运算。神经网络算法的运算需求难以得到满足。
现在,经过深度学习训练的图像识别,在一些场景中甚至可以比人做得更好:从识别猫,到辨别血液中癌症的早期成分,到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋,然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法,就是不断地与自己下棋,反复地下,永不停歇。
深度学习的相关技术
深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善,包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。
几十年来,想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统,需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器,把原始数据(如图像的像素值)转换成一个适当的内部特征表示或特征向量,子学习系统,通常是一个分类器,对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据,然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。
深度学习就是一种特征学习方法,把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的,更加抽象的表达。通过足够多的转换组合,非常复杂的函数也可以被学习。
机器学习和深度学习的主要差异
深度学习和机器学习都提供了训练模型和分类数据的方法,那么这两者到底有什么区别?
使用标准的机器学习的方法,我们需要手动选择图像的相关特征,以训练机器学习模型。然后,模型在对新对象进行分析和分类时引用这些特征。
通过深度学习的工作流程,可以从图像中自动提取相关功能。另外,深度学习是一种端到端的学习,网络被赋予原始数据和分类等任务,并且可以自动完成。
另一个关键的区别是深度学习算法与数据缩放,而浅层学习数据收敛。浅层学习指的是当用户向网络中添加更多示例和训练数据时,机器学习的方式能够在特定性能水平上达到平台级。
如果需要在深度学习和机器学习之间作出抉择,用户需要明确是否具有高性能的GPU和大量的标记数据。如果用户没有高性能GPU和标记数据,那么机器学习比深度学习更具优势。这是因为深度学习通常比较复杂,就图像而言可能需要几千张图才能获得可靠的结果。高性能的GPU能够帮助用户,在建模上花更少的时间来分析所有的图像。
如果用户选择机器学习,可以选择在多种不同的分类器上训练模型,也能知道哪些功能可以提取出最好的结果。此外,通过机器学习,我们可以灵活地选择多种方式的组合,使用不同的分类器和功能来查看哪种排列最适合数据。
所以,一般来说,深度学习的计算量更大,而机器学习技术通常更易于使用。
深度学习,给人工智能以璀璨的未来
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务,使得所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车,预防性医疗保健,甚至是更好的电影推荐,都近在眼前,或者即将实现。
来源:传感器技术
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