AI的进阶之路：从机器学习到深度学习的演变（三）

已于 2025-02-22 21:42:35 修改
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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 15:46:02 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（二）
海棠AI实验室
12-21 1094
社交媒体平台通过机器学习算法分析用户的互动行为和兴趣偏好，提供个性化的内容推荐，提升用户的参与度和平台的活跃度。例如，银行和电商平台利用智能客服系统处理常见的查询和投诉，提供即时的解决方案，减少了客户等待时间，提升了用户满意度。总的来说，机器学习作为人工智能的核心驱动力，正在推动各行各业的智能化转型，提升生产效率和服务质量，改善人们的生活和工作方式。
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 1341
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（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....
从机器学习到深度学习
zephyr_wang的博客
07-05 262
摘自：https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?t=3
深度学习的介绍
最新发布
jdjhcn的博客
05-01 1376
深度学习是机器学习的重要分支，它基于深层神经网络架构（如卷积神经网络、循环神经网络等），通过多层非线性变换自动从海量数据中学习抽象的特征表示，无需人工手动设计特征，从而实现对复杂数据（如图像、语音、文本等）的分类、预测、生成等任务。其发展源于人工神经网络的研究，2006 年后随着计算能力提升和数据量增长逐步兴起，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得突破性成果，具备处理非线性问题的强大能力，但也面临依赖大量数据与算力、模型可解释性较弱等挑战。
浅谈从机器学习到深度学习
FeNGQiHuALOVE的博客
01-16 704
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
AI的进阶之路：从机器学习到深度学习的演变（四）
海棠AI实验室
12-21 1686
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...
1.1关于机器学习和深度学习
over_thinker的博客
11-13 8814
目录 一.前景 二.机器学习 三.分类与回归问题 四.深度学习 一.前景 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 二.机器学习 1.什么是机器学习？ 为了实现人工智能，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获得知识与技能。是通过以往的经验，即数据，学习数据内部的逻辑，并将学到的逻辑应用在新数据上，进行预测。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 2.机器指的是什么？ 机器指...
机器学习到深度学习学习路线
dearbaba_11的博客
06-14 1279
01.python数据分析与机器学习实战 02.深度学习入门视频课程（上篇） 03.深度学习入门视频课程（下篇-2017-11-06更新完毕） 04.深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程（2017-11-06 更新完毕） 05.深度学习项目实战-深度学习框架Caffe使用案例视频课程 06.深度学习项目实战视频课程-人脸检测 07.深度学习项目...
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。
《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...
机器学习和深度学习之间，两者有什么明显区别？
多智时代的博客
04-17 8800
ML使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。ML使用大量数据和算法来“训练”机器，由此让机器学会如何去完成任务。比如在图像识别中，一开始机器在识别事物的时候准确率是比较差的，机器的表现带有很大随机性，但是经过一段时间训练，随着我们给机器看的图像越来越多，机器的图像识别准确性会逐步提高。当学习的图片积累到一定数量的时候，我们可以对于某一种动物拍一张照片，这张照片是以前机器学习没有看到的，但当我们...
2025人工智能最新完整学习路线，AI入门必看，带你快速入门！
优快云_224022的博客
02-15 579
在人工智能（AI）飞速发展的今天，掌握AI技术已经成为了许多高效研究者和职场人的必备技能。从深度学习到强化学习，从大模型训练到实际应用，AI技术的广度和深度不断拓展。作为一名AI学习者，面对浩瀚的知识海洋，如何有条不紊地学习并应用这些技术呢？别担心，今天我为你整理了一份全面的AI学习路线图及资源推荐，带你一步步踏上AI学习之路。
深度学习知识点全面总结
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
简述深度学习
JasonH2021的博客
07-07 3894
介绍了深度学习的基本概念，常见的算法，应用场景，优势劣势，建模步骤，代码案例和前沿的研究课题等
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