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人工智能技术简明笔记-人工智能技术简明笔记图片
C0f3d30c8时间2024-04-23 09:04:42分类AI技术浏览31
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术简明笔记的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术简明笔记的解答，让我们一起看看吧。
人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
人工智能是一个总体的概念，好比你人是有智慧的。深度学习是人工智能所具备的一个关键条件。好比女人有智慧，是因为你会思考学习能力强。机器学习是人工智能的一个具体细分模块，好比你人的手这一块非常灵巧，学什么手工活都非常快。这样通俗易懂的解释，你有明白吗？希望能帮到你。
人工智能、深度学习和机器学习的差异
这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。
人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。
而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律
，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。
算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）是计算机科学和工程学中重叠但不完全等同的三个领域。下面是它们之间关系的详细描述：
人工智能 (AI)
机器学习 (ML)
深度学习 (DL)
关系
1、AI 是最广泛的领域，机器学习是 AI 的一个子领域，而深度学习是机器学习的一个子领域。换句话说，所有的深度学习都是机器学习，所有的机器学习都是 AI，但反之则不然。
2、逐渐增加的复杂性和数据依赖性：AI 可以基于简单的规则和逻辑，机器学习需要数据来“训练”模型，而深度学习通常需要大量的数据和计算能力。
3、目标和应用：随着从 AI 到 ML 到 DL 的逐渐深入，能解决的问题也越来越复杂和专业。
总结与建议
人工智能是机器学习和深度学习的总称，人工智能就是说通过自动化手段使产品具有感知属性。
机器学习是人工智能的一种解决问题的手段，它的范围十分广泛，包括传统图像处理，各种分类，聚类算法和当前流行的深度学习技术等。通过机器学习方法可以达到产品自动化。
深度学习是一种具体的解决问题的方法，它可以通过深度网络使物体具有人的特征，例如: 图像识别，目标检测和追踪等。
总之，人工智能是一个领域或方向，机器学习是解决问题的方式，深度学习是具体的方法。
人工智能（Artificial Intelligence）是对人的意识、思维的信息过程的模拟，是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。
机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。其模型包括神经网络、决策树、支持向量机、聚类等。
深度学习（Deep Learning）则是一种实现机器学习的方法，是由机器学习模型中神经网络模型而发展壮大的一个算法领域。
如何学习人工智能？
我是16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法，希望对大家有所帮助。开发阶段：首先，AI开发目前来说基本可以等价于机器学习，机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要，我选择是python，原因是数据处理功能强大，对机器学习支持广泛和开发[_a***_]快。基础学习阶段：
- 学习了python的基础
- 爬虫开发
- pandas数据处理
- python可视化开发
- 学习算法，从最基础，最重要的开始。最小二乘法，贝叶斯，逻辑回归，决策树。
- 学习机器学习流程，预处理，特征工程
- 学习应用scikit-learn来建模训练数据
- 在kaggle上找个比赛题目，下载数据放入sk-learn中去实战
- 学习神经网络，深度神经网络，卷积神经网络
- 在kaggle上找个比赛题目，应用神经网络去训练
到此，以上就是小编对于人工智能技术简明笔记的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术简明笔记的2点解答对大家有用。
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