AI的进阶之路：从机器学习到深度学习的演变（二）

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分类专栏： “智元启示录“ - AI发展的深度思考与未来展望 文章标签： 人工智能 机器学习 深度学习
于 2024-12-21 15:45:12 首次发布
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AI的进阶之路：从机器学习到深度学习的演变（三）
海棠AI实验室
12-21 1169
深度学习（DL）作为机器学习的一个重要分支，正在彻底改变我们与技术交互的方式。它不仅模拟了人脑的神经网络结构，更实现了前所未有的数据处理能力和分析深度。通过层层递进的神经网络，深度学习已经在医疗诊断、自动驾驶、艺术创作等领域展现出惊人的潜力，开创了人工智能的新纪元。
AI的进阶之路：从机器学习到深度学习的演变（一）
海棠AI实验室
12-21 1340
本文将系统地探讨人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深入分析深度学习的核心概念、优势与挑战，并详细介绍其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别和推荐系统等关键应用领域的实际应用和发展前景。通过丰富的案例和通俗易懂的解释，本文旨在为读者提供一个全面、清晰的AI技术发展路径，帮助您更好地理解和应用这些前沿技术。二、人工智能（AI）：智能时代的引领者：探讨AI的定义、发展历程及其在现代社会中的重要角色。三、机器学习（ML）：AI的核心驱动力：解析机器学习的核心原理、主要类型及其广泛的应用领域。
《从机器学习到深度学习》笔记（2）无监督学习
kgsew的专栏
04-22 816
有监督学习用于解决分类问题的前提是必须有一个带标签数据的样本集，但获得数据标签的代价往往是非常昂贵的。同时，这些标签通常都是人工标注，标注错误的情况也时有发生。这样就促使了无监督学习策略的发展，简单的说它就是： 对无标签数据进行推理的机器学习方法。 1. 场景 由于无监督学习的前提是不需要前期的人类判断，所以它一般是作为某项学习任务的前置步骤，用于规约数据；在无监督学习之后，需要加入人类知识...
《从机器学习到深度学习》笔记（3）强化学习
kgsew的专栏
05-05 498
强化学习是对英文Reinforced Learning的中文翻译，它的另一个中文名称是“增强学习”。相对于有监督学习和无监督学习，强化学习是一个相对独特的分支；前两者偏向于对数据的静态分析，后者倾向于在动态环境中寻找合理的行为决策。 强化学习的行为主体是一个在某种环境中独立运行的Agent（可以理解为“机器人”）, 其可以通过训练获得在该环境中的最佳行为模式。强化学习被看成是最接近人工智能的...
《从机器学习到深度学习》笔记（1）有监督学习
weixin_30634661的博客
04-18 366
有监督学习（Supervised Learning）是指这样的一种场景： 有一组数量较多的历史样本集，其中每个样本有一组特征（features）和一个或几个标示其自身的类型或数值的标签（label）；对历史样本学习得到模型后，可以用新样本的特征预测其对应的标签。 1. 场景 在有监督学习中可以将每条数据看成是一条由特征到标签的映射，训练的目的是找出映射的规律。根据标签的类型可以将有监督学习再...
从机器学习到深度学习
qq_41536160的博客
01-01 2357
传统机器学习解决问题的一般思路为： 数据获取→\to→ 预处理→\to→ 特征提取（表达）→\to→ 特征选择→\to→ 推理、预测、识别 其中的 特征提取（表达） 部分对最终的算法准确性起着非常关键性的作用，而系统主要的计算和测试工作都消耗在这一部分。但实际中这一部分一般都是人工完成的，即人工提取特征。 手工提取特征费力且需要经验、专业知识和运气，难以得到好的特征，因此思考让计算机自动学习特征，即 深度学习。 人脑视觉机理 近几十年以来，认知神经科学、生物学等学科的发展促进了人工智能的发展。而关于人的视觉
AI的进阶之路：从机器学习到深度学习的演变（四）
最新发布
海棠AI实验室
12-21 1681
从人工智能到机器学习，再到深度学习，技术的演进展示了人类在追求智慧化未来道路上的不懈努力。深度学习作为机器学习的核心分支，凭借其强大的数据处理和模式识别能力，正在推动AI技术迈向新的高度。理解这一路径，不仅有助于我们更好地应用和开发AI技术，也为我们展望未来的智能社会提供了清晰的思路。通过本文的介绍，希望您能够深入了解人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及深度学习在现代科技中的重要地位。随着技术的不断进步，AI的进阶之路将继续延伸，带来更多创新和变革，推动人类社会迈向更加智能和美好的未来。
人工智能进阶心得：从深度学习到未来应用
此外，文章还探讨了未来人工智能的发展趋势，如从自动化到自主化，云计算与移动化的结合演变为云智能与端智能，以及感知向认知的转变，这将涉及更复杂的场景重建和规则体系与机器学习的融合。多模态数据的融合将...
从机器学习到深度学习（ML—DL）
咔咔响
01-23 1089
1.统计机器学习常用的四种方法：正则化、核化、集成化和层次化2.深度神经网络包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等3.深度生成网络包括深度有向网络、深度信念网络和深度波尔茨曼机4....
人工智能的进步：从机器学习到深度学习
AI天才研究院
12-27 851
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为和人类相似的能力的科学。人工智能的目标是让机器能够理解自然语言、进行推理、学习自主地学习、理解人类的感情、进行创造性的思维、进行自主的决策等。人工智能的发展历程可以分为以下几个阶段： 人工智能的诞生：1950年代，人工智能的诞生可以追溯到1950年代的一些早期的计算机科学家和心理学...
浅谈从机器学习到深度学习
FeNGQiHuALOVE的博客
01-16 702
机器学习分为频率派和贝叶斯派。频率派发展成统计机器学习，贝叶斯派发展成概率图模型。频率派有“四化”，如图所示，正则化有很多种，在损失函数后面加一个惩罚项，比如线性回归里面的L1和L2正则化，每个模型的正则化项不一定相同；核化用处非常多，常见的有kernel SVM，另外在降维也有用到，比如kernel PCA。集成方法现在非常多，bagging代表是随机森林，boosting代表有A...
深度学习修炼（一）——从机器学习转向深度学习
弄鹊
03-15 2639
学习方法、张量
人工智能基础：从机器学习到深度学习的发展和应用
baidu_38876334的博客
05-10 1716
随着信息技术的快速发展，人工智能技术已经成为当今最热门的技术之一。在人工智能技术中，机器学习和深度学习是最为关键的两个技术分支。本文将从机器学习的基础概念、机器学习的发展史、深度学习的基本概念、深度学习的应用以及深度学习的未来趋势等方面，对人工智能技术的发展和应用进行详细介绍。
机器学习&深度学习入门历程
cui841923894的博客
08-03 377
本人学历本科，初期个人兴趣看过一些机器学习的视频，后来工作调动开始接触机器学习，caffe和tensorflow，主要是一些功能使用以及caffe源码学习修改，这段时间闲下来，总结下个人的学习经历： 1.初期个人兴趣时候，看一些视频学习入门： 1) B站：李宏毅机器学习 深度学习 讲的很细，很深奥，但是因为是视频，感觉大概能听懂； 2)B站麦子学院： 【深度学习全程一】Deep Lean...
《从机器学习到深度学习》第1到5章阅读笔记
Luzichang的博客
06-05 556
分类与回归 最小二乘：通过最小化样本值与预测值之间的方差和来计算W（回归系数）。 梯度下降：一种因为计算机存储及运算能力限制而不得不启用的逐步逼近、迭代求解的方法；沿梯度下降的方向求解极小值。 似然：描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。 在贝叶斯公式中，似然度就是P(B|A)，最大似然估计就是P(B|A)最大时A的值 后验概率 例：穿裤子的是女生 1.高斯朴...
机器学习——从深度学习到机器学习
开发散人——一生致力于更好的作品
07-14 447
深度学习是机器学习的一个激动人心的分支，它利用大数据教会机器人类才能够做的事情。 我个人对机器学习非常感兴趣，这是一门让人激动的学科。 机器学习包括识别图像（人脸识别之类），理解人们在手机上的通话（语音识别），以及帮助机器人探索世界并与之互动。 今年来深度学习作为解决机器感知问题的主要工具，日渐流行，它是所有涉及计算机视觉和语音识别问题的最先进的工具。 不止于此，人们逐渐发现深度学习可以帮...
统计学习的分类概述
老猿Python
04-13 2250
本文介绍了统计学习的各种分类，按基本分类，统计学习可以分为监督学习、非监督学习、强化学习，有时还包括半监督学习、主动学习，按模型分类，分为概率模型和非概率模型，按算法分类分为了在线学习和批量学习，按技巧分类为贝叶斯学习和核方法。这些分类方法是从不同视角进行的，因此各种分类方法之间对应的学习方法又是交叉的，正所谓条条大路通罗马。
机器学习和深度学习区别
weixin_42462436的博客
09-29 608
机器学习是人工智能的一个子集，它的主要目的是通过开发算法，使计算机能够从数据中自动学习和改进性能，而无需显式编程。传统的机器学习依赖于人类工程师提取特征，并选择适合问题的算法，然后通过数据训练模型以完成分类、回归等任务。特征工程：特征（数据的某些有用属性）通常由人类设计和提取。模型类型：机器学习算法通常包括决策树、支持向量机（SVM）、K-近邻算法（KNN）、线性回归、逻辑回归等。
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