—人工智能的 学习方式— 9 机器学习(Machine Learning) 根据亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)1959年提出的定义,机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。机器学习按照训练方法大致可以分为三类:监督式学习、无监督式学习和强化学习。监督式学习根据已知的输入和输出训练模型,让模型能够预测未来输出;无监督式学习不给出正确答案,机器的任务是从输入数据中找出隐藏模式或内在结构;强化学习更接近生物学习的本质,关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为。 10 人工神经网络(Artificial Neural Network) 一种教计算机以人脑运转的方式处理数据的架构。它是一个具有相连节点层的计算模型,其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似,计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。人工神经网络可以尝试解决复杂的问题,特别适合执行模式识别,用以识别语音、视觉和控制系统中的对象或信号并对其分类。神经网络既可以是监督式也可以是非监督式学习,取决于训练集是否对输出结果进行标注。 11 深度学习(Deep Learning) 深度学习是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。与特征学习相对,表征学习不只让机器认识特征,也学习如何有效提取特征,可以理解为“教机器如何学习”。深度学习与20世纪90年代由认知神经科学研究者提出的大脑发育理论(尤其是皮层发育理论)密切相关,即大脑中的神经元组成相互连接的不同层次,层层传递信息。此处的“深度”是指使用多层神经网络,构建和人类大脑相似的结构。深度学习常常被看作是通向真正的人工智能的重要一步,目前它最广为人知的应用包括人脸识别和语音识别。 我是一位爱学习的老人!本站主要是些学习体验与分享(其中会引用一些作品的原话并结合我的一生体会与经验加工整理而成!在此一并感谢!如有不妥之处敬请与我联系,我会妥善处理,谢谢!)我写的主要是中老年人各方面应注意的事儿!退休后我希望通过这个平台广交朋友,互助交流,共筑美好生活!!!!!! 更多文章请参看http://www.赵站长的博客。期待大家的光临与指教哦^0^!欢迎大家转发! |
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