人工智能、机器学习、深度学习和TensorFlow简介

本文介绍了人工智能(AI)、机器学习和深度学习的基本概念,阐述了它们之间的关系。深度学习依赖于人工神经网络,近期在机器学习领域取得显著进步。文章还提及了模型训练过程,如Inception和YOLO模型,以及TensorFlow——由Google创建的开源AI库,用于机器学习和深度学习应用。尽管有工具简化了模型训练,但理解和应用仍需要专业知识。

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过去只是科幻小说中的梦想,人工智能(AI)现在是我们日常生活中的主流技术,应用于图像和语音识别,语言翻译,聊天机器人和预测数据分析。

在本文中,我们将介绍AI及其相关术语机器学习和深度学习。在文章的最后,您应该理解这些术语,一般情况下的工作方式以及对Inception和YOLO等术语的更熟悉(不,我们不是在谈论Leonardo DiCaprio电影或某些互联网模因)。

人工智能(AI) 是计算机模拟人类智能。

机器学习 是AI的一个分支,其中算法用于从数据中学习以做出未来的决策或预测。

深度学习 是使用人工神经网络(ANN)的机器学习的特定子集,人工神经网络是受人类大脑启发的分层结构。

下图更清楚地显示了AI,机器学习和深度学习如何相互关联。

最近,机器学习取得了重大进展,更具体地说,在深度学习方面取得了重大进展。这些进步是由于几个因素的及时收敛,包括大量数据的可用性,计算能力的增加和高效算法的出现。

那么机器学习和深度学习如何运作?为了以最简单的方式解释它,你基本上有一个定义输入的模型(可以是图像,音频,数字或文本)。该模型将根据所接收的输入数据产生特定输出(例如,图像分类,检测到的对象等)。

它的作用是你为模型提供大量的样本数据以“训练”它。有了足够的数据样本,该模型将能够准确地“预测”任何未来输入的输出。有许多众所周知的模型用于不同的任务,例如,Inception是一种广泛使用的图像识别模型,

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