Was ist künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning?

1. Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz, die englische Abkürzung ist AI. Es handelt sich um eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt.

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der versucht, die Natur der Intelligenz zu verstehen und eine neue intelligente Maschine zu entwickeln, die auf ähnliche Weise wie die menschliche Intelligenz reagieren kann. Die Forschung auf diesem Gebiet umfasst Spracherkennung, Bilderkennung, Roboter, Verarbeitung natürlicher Sprache, intelligente Such- und Expertensysteme usw.

Künstliche Intelligenz kann den Informationsprozess des menschlichen Bewusstseins und Denkens simulieren. Künstliche Intelligenz ist keine menschliche Intelligenz, aber sie kann wie Menschen denken und möglicherweise sogar die menschliche Intelligenz übertreffen.

2. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Verwendung bestimmter Algorithmen, um Computer anzuleiten, bekannte Daten zu verwenden, um ein geeignetes Modell abzuleiten und dieses Modell zu verwenden. Der Prozess der Urteilsfindung über neue Situationen.

Die Idee des maschinellen Lernens ist nicht kompliziert, es ist lediglich eine Simulation des Lernprozesses im menschlichen Leben. In diesem gesamten Prozess sind Daten das Wichtigste.

Jede verwandte Forschung zu Lernalgorithmen, die durch Daten trainiert werden, gehört zum maschinellen Lernen, einschließlich vieler Technologien, die seit vielen Jahren entwickelt werden, wie z. B. lineare Regression, K-Mittel und prototypbasierte objektive Funktionsklassenmethode ), Entscheidungsbäume (Entscheidungsbäume, eine grafische Methode mit Wahrscheinlichkeitsanalyse), Random Forest (Random Forest, eine grafische Methode mit Wahrscheinlichkeitsanalyse), PCA (Hauptkomponentenanalyse, Hauptkomponentenanalyse), SVM (Support Vector Machine, Support Vector Machine). ) und ANN (Artificial Neural Networks, künstliches neuronales Netzwerk).

3. Deep Learning

Das Konzept des Deep Learning (Deep Learning) entstand aus der Erforschung künstlicher neuronaler Netze. Ein mehrschichtiges Perzeptron mit mehreren verborgenen Schichten ist eine Deep-Learning-Struktur. Deep Learning entdeckt verteilte Merkmalsdarstellungen von Daten, indem es Merkmale auf niedriger Ebene kombiniert, um abstraktere Darstellungsattributkategorien oder -merkmale auf hoher Ebene zu bilden.

Deep Learning ist ein neues Gebiet in der maschinellen Lernforschung. Seine Motivation besteht darin, das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns für die Analyse und das Lernen aufzubauen. Es imitiert den Mechanismus des menschlichen Gehirns, Daten wie Bilder zu interpretieren. Töne und Text.

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