人工智能的概念介紹01任務機器學習的概念介紹02任務目錄深度學習的概念介紹03任務人工智能與機器學習、深度學習的關系04任務1人工智能的概念介紹1人工智能的概念介紹上世紀50年代，計算機科學家們就提出了“人工智能(ArtificialIntelligence，AI)”的概念，人工智能是一個廣泛的概念，人工智能的目的就是讓計算機能夠象人一樣思考。現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)發(fā)展為一門廣泛的交叉和前沿科學，涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，也廣泛的應用到語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域。人工智能是計算機科學的一個重要分支，是對人類認知思維的抽象和模擬，用機器實現(xiàn)人類智能，做人類可以做的事情。人工智能通?？煞譃槿跞斯ぶ悄芎蛷娙斯ぶ悄軆蓚€階段。目前處于弱人工智能階段，具備一定觀察和感知力的機器，能做到有限的理解和推理，還遠未到達能讓機器習得自適應能力的強人工智能階段。伴隨著“人工智能”的崛起，出現(xiàn)了“機器學習”、“深度學習”等熱門領域。2機器學習的概念介紹2機器學習的概念介紹機器學習(MachineLearning，ML)是指用某些算法指導計算機利用已知數(shù)據(jù)得出適當?shù)哪Ｐ?，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。機器學習的思想是對人類生活中學習過程的一個模擬，而在這整個過程中，最關鍵的是數(shù)據(jù)。任何通過數(shù)據(jù)訓練的學習算法的相關研究都屬于機器學習，包括一些成熟的經(jīng)典技術，比如線性回歸(LinearRegression)、K均值(K-means)、決策樹(DecisionTrees)、隨機森林(Random)、主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)、支持向量機(SupportVectorMachine，SVM)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ArtificialNeuralNetworks，ANN)。2機器學習的概念介紹機器學習包括以下類型的學習模式：(1) 監(jiān)督學習模式有監(jiān)督學習以訓練集作為系統(tǒng)的輸入，其中每個樣本都有標注信息，我們稱標注信息為真實值(groundtruth)。模型的輸出值與真實值得差值用損失函數(shù)來衡量(loss)，采用最小損失函數(shù)執(zhí)行訓練過程。訓練完成后，針對訓練集（也稱為驗證集）中不相交的示例，測量模型的準確性。

監(jiān)督學習模式2機器學習的概念介紹(2) 無監(jiān)督學習模式無監(jiān)督學習中，訓練樣本未按其所屬的系統(tǒng)進行標記。無監(jiān)督學習模型是識別無標簽數(shù)據(jù)結構的模型。該系統(tǒng)尋找具有共同特征的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)部知識特征對其進行聚類。這種學習算法適用于聚類問題。

無監(jiān)督學習模式3深度學習的概念介紹3深度學習的概念介紹深度學習(DeepLearning，DL)的概念源于對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。深度學習的精髓在于通過監(jiān)督學習或從標記的數(shù)據(jù)和算法中學習。深度學習中的每種算法都經(jīng)過相同的過程，深度學習過程的以下步驟：數(shù)據(jù)處理(數(shù)據(jù)預處理)；模型設計(網(wǎng)絡結構的設計)；訓練模型(優(yōu)化器，損失函數(shù)、計算資源)；

保存并測試模型(保存并測試模型的性能，以備預測調(diào)用)4人工智能與機器學習、深度學習的關系4人工智能與機器學習、深度學習的關系嚴格意義上說，人工智能和機器學習沒有直接關系，只不過目前機器學習的方法被大量的應用于解決人工智能的問題而已。目前機器學習是人工智能的一種實現(xiàn)方式，也是最重要的實現(xiàn)方式。早期的機器學習實際上是屬于統(tǒng)計學，而二十世紀九十年代之前的經(jīng)典人工智能跟機器學習也沒有關系。所以今天的人工智能和機器學習有很大的重疊。深度學習是機器學習現(xiàn)在比較火的一個方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡算法的衍生，在圖像、語音