大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題，于是小編就整理了2個(gè)相關(guān)介紹人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的解答，讓我們一起看看吧。

誰(shuí)知道大佬是如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯分類(lèi)算法研究人工智能的？

首先不是使用機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）來(lái)研究人工智能（AI），機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能這門(mén)學(xué)科的一個(gè)分支，主要研究計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的算法及理論，而貝葉斯分類(lèi)算法是基于貝葉斯公式的一類(lèi)分類(lèi)算法，它還擁有很多衍生算法，對(duì)不同特性的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，比起人工智能，貝葉斯更多的應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)該在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘中。

人工智能的深度學(xué)習(xí)是什么意思？好學(xué)么？

　　我們來(lái)一起梳理一下人工智能與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。

人工智能

　　首先，大家所談?wù)摰娜斯ぶ悄芸梢苑譃閮蓚€(gè)層面：“強(qiáng)人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：

• 弱人工智能

　　希望借鑒人類(lèi)的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類(lèi)智力勞動(dòng)，類(lèi)似于“高級(jí)仿生學(xué)”。

• 強(qiáng)人工智能

　　希望研制出達(dá)到甚至超越人類(lèi)智慧水平的人造物，具有心智和意識(shí)、能根據(jù)自己的意圖開(kāi)展行動(dòng)，可謂“人造智能”。

　　AI技術(shù)現(xiàn)在所取得的進(jìn)展和成功，是緣于“弱人工智能”而不是“強(qiáng)人工智能”的研究。要想讓AI借鑒人類(lèi)的智能行為，關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)是讓AI模擬人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為。

　　所以，這里面有個(gè)非常關(guān)鍵的技術(shù)，叫做機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

　　目前的機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為三大類(lèi)：

（1）有監(jiān)督的學(xué)習(xí)

　　數(shù)據(jù)具備特征（features）和預(yù)測(cè)目標(biāo)（labels），又分為：

　　a.二元分類(lèi)

　　簡(jiǎn)單粗暴地理解，即讓AI做是非題

　　b.多元分類(lèi)

　　可以理解為，讓AI做選擇題

　　c.回歸分析

　　可以理解為，讓AI做計(jì)算題

（2）無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)

　　從現(xiàn)有數(shù)據(jù)并不知道預(yù)測(cè)的答案，無(wú)預(yù)測(cè)目標(biāo)（labels）。

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

　　通過(guò)定義的動(dòng)作、狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)不斷訓(xùn)練，使其學(xué)會(huì)某種能力。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)很有意思的技術(shù)，叫做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN：Artificial Neural Network）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以期能夠?qū)崿F(xiàn)類(lèi)人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它可實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類(lèi)、模式分類(lèi)、優(yōu)化計(jì)算等功能。 因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于人工智能、自動(dòng)控制、機(jī)器人、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的信息處理中。

　　通過(guò)這兩張圖的對(duì)比，我們可以看到，機(jī)器學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地借鑒了人類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，是一種非常有意思的仿真。

深度學(xué)習(xí)

　　而深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

　　深度學(xué)習(xí)能直接對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)，來(lái)替代手工獲取特征。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長(zhǎng)。引發(fā)深度學(xué)習(xí)熱潮的一個(gè)標(biāo)志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研發(fā)）擊敗了李世石九段。

　　相應(yīng)的，深度學(xué)習(xí)有一個(gè)非常重要的技術(shù)，叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。

總結(jié)

　　最后，我們用一張圖來(lái)梳理一下人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：

深度學(xué)習(xí)其實(shí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的深化，本質(zhì)就是分配權(quán)重的多重調(diào)整，是多條數(shù)學(xué)公式。機(jī)器學(xué)習(xí)就是對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分配權(quán)重，對(duì)分配權(quán)重后的數(shù)據(jù)通過(guò)一定的判斷然后輸出合適的數(shù)據(jù)。

權(quán)重就是數(shù)據(jù)的一個(gè)數(shù)值，代表這個(gè)數(shù)據(jù)重不重要，有多重要。分配權(quán)重的工具就是數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，離散數(shù)學(xué)之類(lèi)的。

機(jī)器學(xué)習(xí)

設(shè)定一個(gè)規(guī)則，使數(shù)據(jù)通過(guò)這個(gè)規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)的一些特征進(jìn)行判斷，過(guò)濾掉一些無(wú)意義的，或者是不重要的數(shù)據(jù)。而如何調(diào)整這個(gè)規(guī)則的判斷條件，更準(zhǔn)確的過(guò)濾數(shù)據(jù)，就是機(jī)器學(xué)習(xí)。

一般而言，機(jī)器學(xué)習(xí)的規(guī)則需要專(zhuān)業(yè)的人主動(dòng)設(shè)置。

深度學(xué)習(xí)

在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，添加多層規(guī)則，數(shù)據(jù)依次經(jīng)過(guò)每層規(guī)則，規(guī)則的層數(shù)稱(chēng)為深度，層數(shù)越多，數(shù)據(jù)過(guò)濾越充分，增加深度和調(diào)整規(guī)則的過(guò)程，就是深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)可以需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整規(guī)則。

人工智能

在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，添加一個(gè)或多個(gè)調(diào)整規(guī)則的規(guī)則，通過(guò)輸入數(shù)據(jù)和對(duì)輸出數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的調(diào)整方式進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化，使之更高效，更合理的處理數(shù)據(jù)，優(yōu)化的方法就稱(chēng)為人工智能。

舉個(gè)例子：

一家公司招10個(gè)人，但是收到了20分簡(jiǎn)歷，也就是輸入20份數(shù)據(jù)，輸出10份數(shù)據(jù)。

進(jìn)行面試時(shí)，其中一輪面試內(nèi)容的調(diào)整就相當(dāng)于機(jī)器學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)歷上寫(xiě)的和面試時(shí)說(shuō)的就是數(shù)據(jù)的特征，面試官的問(wèn)題都會(huì)，面試者的數(shù)據(jù)權(quán)重提高，反之降低。

多輪面試內(nèi)容的調(diào)整就相當(dāng)于深度學(xué)習(xí)，面試官問(wèn)不同層次的問(wèn)題，在多個(gè)方面來(lái)判斷你的數(shù)據(jù)，給予不同的權(quán)重。

人工智能就是通過(guò)面試者數(shù)據(jù)的特征，每一次面試都對(duì)問(wèn)題的層次和權(quán)重進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，最終得到最合理的權(quán)重。

最后，權(quán)重越高，就職的概率越高，權(quán)重不足，簡(jiǎn)歷打水漂。

到此，以上就是小編對(duì)于人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)的2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。