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到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)

西北工业大学无人系统技术研究院 2018-11-11 16:23:25

这两年海内外创业圈、技术圈、互联网圈都在热烈讨论人工智能、机器学习、深度学习,那么到底什么是人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL),这几个概念之间又有什么样的联系呢?先直接把这三者之间关系放上来:

机器学习,实现人工智能的方法;
深度学习,实现机器学习的技术;



关于以上三个概念的介绍和解释:

1、人工智能(英语:Artificial Intelligence, AI是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

2、机器学习(英语:Machine Learning)是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

机器学习有下面几种定义:

  • 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

  • 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

  • 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

3、深度学习(英语:Deep Learning)是机器学习拉出的分支,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

一些著名的深度学习库

  • Torch Facebook 开源的库,这是一个能让深度学习在即时战略类游戏(RTS)上进行研究的库,比如星际争霸 Brood War,通过从机器学习框架控制这些游戏从而使玩游戏变得更简单。

  • Theano 是一个 Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题。

  • Deeplearning4j 为Java和Java虚拟机编写的开源深度学习库,是广泛支持各种深度学习算法的运算框架。Deeplearning4j可以实施的技术包括受限玻尔兹曼机、深度置信网络、深度自动编码器、堆叠式降噪自动编码器、循环神经张量网络,以及word2vec、doc2vec和GloVe。这些算法全部包括分布式并行版本,与Hadoop和Spark集成。Skymind是Deeplearning4j的商业支持机构。

  • tensorflow 最初由 Google 机器智能研究机构的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发。该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易。

  • Caffe 是一个知名的、被普遍使用的机器视觉库,其将 Matlab 的快速卷积网接口迁移到了 C 和 C++ 中。Caffe 不面向其他深度学习应用,比如文本、声音或时序数据。如同其他框架一样,Caffe 选择 Python 作为 API。

  • Keras一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。

  • Mxnet 一个全功能、灵活且高扩展性的深度学习框架,支持深度学习模型中的卷积神经网络和长期短期记忆网络。由学术界发起,由华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发起。


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