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2.机器学习与深度学习简介
2.1.机器学习Machine Learning, ML
1. 定义与目标
机器学习是一门多领域交叉学科涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心是使计算机具有智能的根本途径。
2. 方法
机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型称为“训练数据”以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。机器学习算法分为多种类型如监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 应用
机器学习算法广泛应用于各种领域如电子邮件过滤、计算机视觉、自然语言处理等。
2.2.深度学习Deep Learning, DL
1. 定义与目标
深度学习是机器学习的一个子集它使用多层人工神经网络ANN来模拟人脑的学习过程。深度学习的主要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。
2. 方法
深度学习使用多层人工神经网络由输入和输出之间节点的几个“隐藏层”组成。神经网络通过反向传播和梯度下降等方法进行训练以优化网络参数。深度学习中的“深度”一词表示用于识别数据模式的多层算法或神经网络。
3. 特点
深度学习具有高度的灵活性和自适应性可以直接从原始数据中学习特征表示。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成效。
4. 应用
深度学习在自动驾驶、智能语音助手、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
2.3.总结
深度学习和机器学习都是人工智能领域的重要分支但深度学习是机器学习的一个子集更加专注于使用多层神经网络进行复杂的数据分析和处理。两者在方法、应用等方面存在联系和区别但都致力于提高计算机的智能水平和解决现实问题的能力。
