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今天更文给大家科普一下这三者是什么及他们之间的关系希望能帮到大家
人工智能
人工智能Artificial Intelligence简称 AI这个词学术上是如何定义的呢
美国麻省理工学院温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。另外有说“限制人工智能发展的是人的想象力”更使人工智能技术蒙上了一层浩瀚伟大的神秘外衣
人工智能的发展将会彻底改变人类的生产和生活方式随之而来的是社会对人才需求的改变即就业趋势会逐渐偏向 AI 领域。
事实上人工智能已经在各行各业的发展中扮演着重要的角色并且它的地位还在不断地提升。
例如人脸识别、自动驾驶、智能客服、短视频推荐、金融风控、智慧医疗、智慧农业、机器人技术等这些都是人工智能在各个行业中的具体应用。
人工智能是一个不断发展和变化的领域它是一个真正充满希望的行业。人工智能一方面使得其它职业容易被替代另一方面也增加了 AI 技术人员的不可替代性。
接下来聊一下机器学习与深度学习的概念以及它们和人工智能的关系这是许多刚接触 AI 这个领域的人最容易混淆的几个概念。
机器学习
首先什么是机器学习它和人工智能有什么关系呢
机器学习Machine Learning简称 ML是从大量的经验数据中学习一种规律或者称之为模型从而实现人类所具备的一些能力。
举个栗子吧比如我可以根据一个人的身高去预测他的体重一定是因为我见过很多的人并且了解了他们的身高和体重才会有一个比较合理的判断。
那么我的这种判断能力可以让计算机学会吗答案是肯定的。机器学习是人工智能的一种实现方式也是最重要的实现方式。
首先我们需要收集大量的身高和体重数据然后根据这些数据画一个散点图 仔细观察身高和体重的关系其实可以用高中所学的一次线性函数 f(x) kxb 来近似刻画我们假设数据符合这样的规律然后让计算机从数据中学习到函数的参数 k 和 b。
这里的 f(x) 可以理解为机器学习中的模型换句话说模型本质上是一个数学上的函数也可以称之为从输入到输出的映射。
请你思考一个问题计算机是如何从数据中学习到参数 k 和 b 的呢?
你可能会想到高中学过的一次线性函数的解法先根据两点坐标确定斜率然后得到点斜式直线方程。那么计算机是这么做的吗
计算机可不是这么解的。首先选择哪两个点来确定斜率就是个问题。因为这些数据点并不是严格的一次线性关系我们是用 f(x) kx b 来近似刻画数据的规律所以计算机要做的是让这个近似的函数最大程度地拟合数据进而使得误差最小化。
这其实也引出了机器学习的方法最小化误差函数。这里的误差函数在机器学习中的术语叫做 经验风险或结构风险 。至于如何最小化这又是一个知识点了涉及到最优化算法。在后面的课程中我会详细讲解经验风险、结构风险以及基本的最优化算法。
模型参数学习的思路是先初始化参数 k 和 b然后把数据点 (x,y) 的横坐标 x 代入一次线性函数得到预测值 f(x)根据预测值 f(x) 与真实值 y 的误差去调整参数直到整体误差足够小时停止学习。如图所示 这幅图反映了模型 ykxb 对蓝色数据点的拟合情况假如学习到的模型是 y 0.34x2我们就可以根据 y 0.34x 2 来预测未知身高 x 对应的体重值 y了。
综上所述机器学习本质上是数据驱动下的学习而人类学习是靠过往的经验去学习。
AI、ML、DL的关系
我们经常听到的是深度学习Deep Learning 简称 DL和人工智能这两个词。那么深度学习与人工智能有什么关系呢机器学习和深度学习哪个概念的范畴更大一些呢
答案是机器学习的范畴更大一些。具体来讲深度学习是机器学习现在比较火的一个方向其本身是神经网络算法的衍生在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
所以深度学习也是人工智能的一种重要的实现方式。下面这张图反映了AI、ML、DL 的从属关系和研究范畴大小 如果你有更简洁更合理的说法欢迎交流。
