机器学习与深度学习,深度学习和机器学习有什么差别( 三 )


这就是深度学习的表面含义 。说通俗点就是:我们在教育孩子的时候,第一次告诉他,桌子上的是碗,头顶的是灯 。最开始小朋友学会了,只知道这这两个东西 。后来他开始类比,只要是发光的,他都叫电灯 。只要是白色的放桌上都叫碗 。这种举一反三是非常合适的,这其实就属于深度学习中的数据处理单元 。大部分人喜欢用这张图来说明,深度学习 。
这么说吧,就这张图,可以说一本书的深度学习知识 。咱们普通朋友,根本听不懂 。换一张图解释一下深度学习 。这么解释一下或许更好一些:1、当你有人第一次告诉你,桌子上的东西叫碗 。你会形成一个向上的认知:碗是白色,可以盛饭,凹进去的 。2、你闭上眼,不去看那个碗 。你在大脑中,怎么描述碗?那就是一个反过来的过程:白色的,盛饭的,凹进去的就是碗 。
你以后看到这种东西,第一时间不管对不对,理论上都应该说这是“碗” 。3、伴随着时间的推移,你不见过了各式各样的碗,有青花瓷的,有玻璃的,有铁的等等 。最后你形成了一个标签,凹进去,器皿 。都可以叫碗 。这就是一个比较简单深层学习过程 。当然计算机实现起来,比我说的要复杂的多 。那毕竟是一门学问,不是一篇文章 。所以深度学习,跟以前的神经网络学习,建模分析等等都是机器处理数据的一种方法,可以说是机器人的思路 。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子:有不少家长问一些考过高考的学生,如何学习知识的,有没有经验,给我们推荐一下 。有的学生说:要勤做笔记,多学会归纳总结 。有的学生说:我不做笔记,太浪费时间,我喜欢举一反三,自己可以从一个知识点发散发所有的知识点 。有的学生说:我就是笨方法,就是大量的刷题,熟能生巧 。
这就是人类的学习方式!机器人的学习方式也一样:深度学习是一种,依赖大量数据各类总结的专家系统是一种 。依靠神经网络,慢慢的学习进化,从基础开始学的机器人也是一种学习方式 。如果这个机器人,很强,他什么学习方式都可以掌握 。并且可以随时切换,采用最好的方式 。甚至可以实现联想!人工智能是机器人学成之后,能够跟人类交互,人类能够看到的表象这就好像是,一个孩子成人了,成人之间交流,大家都说:嗯,这个小伙子成才了,很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化 。
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系?
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系?有人说,人工智能(AI)是未来,人工智能是科幻,人工智能也是我们日常生活中的一部分 。事实上,这些说法都是正确的,这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能 。例如,此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段 。在媒体描述DeepMind胜利的时候,就曾将人工智能(AI)、机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)都提到了 。
这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用,但它们说的并不是一回事 。要解释这三者之间的关系和应用,最简单的方法就是画一个同心圆,如下图,人工智能是最早出现的,也是最大、最外侧的同心圆;其次是机器学习,稍晚一点;最内侧,是深度学习,也是当今人工智能大爆炸的核心驱动 。从概念的提出到走向繁荣1956年,几位计算机科学家相聚在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences),提出了“人工智能”的概念 。
其后,人工智能就一直萦绕在人们的脑海之中,并在科研实验室中慢慢孵化成形 。在之后的几十年,人工智能一直在不停地两极反转,既有人把其称作人类文明耀眼的未来;也有人把其当做是技术疯子们的妄想,嗤之以鼻 。坦白说,直到2012年之前,这两种声音都还同时存在 。过去几年,尤其是自2015年以来,人工智能开始大爆发 。