弗兰克·凯恩

机器学习和深度学习都是科技行业的热门话题和流行语。你会在…的背景下听到这些话题人工智能(AI),自驾驶汽车,电脑在游戏中击败人类,以及其他新的技术发展。bob外围官网如果您是AI字段的新手,您可能会想到两者之间的区别。

我们可以这样想:深度学习和机器学习都是人工智能的子集。深度学习是机器学习的一个子集。机器学习是一种人工智能技术,深度学习是一种机器学习技术。

机器学习,数据科学与Python的深度学习

上次更新2月2021年

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使用数据科学,Tensorflow,人工智能和神经网络|完成动手机器学习教程作者:Frank Kane, Frank Kane

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机器学习是众多人工智能技术之一

在AI的早期,该领域依赖于硬编码规则和算法。抵御AI的国际象棋是野蛮的计算力量;计算机程序在每个可能的一系列移动中展望,并选择具有最佳结果的移动。AI Chatbots可以通过查找用户提供的某些单词和短语来持有“对话”。然后,它回复了罐装反应,程序员提前想到的(现代虚拟助手仍然依赖这种技术)。虽然这些系统看起来很聪明,但他们依靠他们的编程智慧 - 他们没有能够自己学习经验。

机器学习翻转在它的头上。一台机器学习算法而不是依赖硬编码规则来解决问题而不是依赖于硬编码规则。训练有素的通过向它提供真实世界的数据。然后机器学习建立一个模型这在您提供的数据和您尝试预测的数据之间寻找模式。该模型可以对以前从未见过的新事物进行预测。由于该模型暴露于越来越多的培训数据,其准确性越来越好。

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作为一个简单的例子,假设您想要构建一个系统,该系统可以根据房子的属性预测房子的销售价格。你可以通过向机器学习算法输入房屋销售价格的历史数据,以及房屋的位置、面积、浴室数量、年龄等信息来训练它。该算法将开始发现房屋的这些不同属性是如何影响其销售价格的,并建立一个模型,了解每个属性是如何影响房屋的最终价格的。对于正在上市的新房,该机器学习算法可以使用该模型自动预测其销售价格。随着越来越多的房屋销售信息被输入系统,它的准确性也会越来越高。

这个机器学习系统并不依赖于由人类编写的规则程序;相反,它是在真实数据的基础上学习它们。

深度学习是许多机器学习技术之一

房价体系是如何运作的?其实很简单;您可以根据培训系统的销售价格绘制各种属性,如面积等,并对每个属性拟合一条曲线,并使用这些曲线预测即将进入市场的新房子的价格。这就叫做多元回归

或者,你可以建造a决策树学习一系列分层系列决策点,导致准确的价格预测。它可能从一个特定区域的价格范围开始,优化到房屋的大小,通过房屋的年龄进一步细化,直到估计最终价格。这些只是我们可能所用的许多机器学习算法中的两个,但它们都不是我们所谓的“深入学习”。

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深度学习是一种复杂的人工神经网络

虽然深度学习是另一台机器学习技术,它引起了注意力,因为它非常灵活 - 灵感来自我们自己的人类大脑的作品。

深度学习系统是由虚拟层组成的神经元。每个神经元的工作就是简单地将输入的信号相加,然后决定是否向上一层神经元发出输出信号。

每一层的每一个神经元都与上下两层网络中的每一个神经元相连。通过学习这些连接的最优权值,这个神经网络可以解决各种各样的问题,就像你自己的大脑一样。尽管神经网络是一个简单的概念,但神经元之间的连接数量之多意味着它们可以代表非常复杂的问题。

神经网络的一个例子

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回到房地产定价示例,将培训数据(位置,大小等)中的所有属性被处理为类似的尺度,并在您的神经网络的最底层中进入神经元。通过多次迭代,神经网络在其连接之间到达最佳重量,以在其顶层的输出端产生准确的价格预测。一旦这种神经网络训练了神经元之间最好的重量,它就可以开始快速预测新房屋的价格,该模型在之前没有看到。

当神经网络中的层数不止一个时,我们说这是一个深层神经网络。这就是我们的意思深度学习。深度学习模型是由深度神经网络实现的机器学习系统。这不是机器学习和深度学习的对比;深度学习机器学习技术 - 以及一个非常令人兴奋的技术!我们在这里只划伤了它的表面;还有更多的学习。

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