如何区分人工智能,机器学习和深度学习

2025-04-04 05:30:35
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回答1:

一、人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支,这是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能有三个层次,分别是:

(1)计算智能:高效快速地求解出结果,包括遗传算法、群体智能(蚁群、粒子群)、模拟退火等;

(2)感知智能:让计算机看得见,听得到,包括图像识别、语音识别等;

(3)认知智能:最高一个层次的人工智能,包括自然语言处理和机器人等。

二、机器学习是实现人工智能的一种重要方法。

1、机器学习按照方法来分,可以分成四类,分别是:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

2、监督学习针对有标签数据集,它通过学习出一个模型(其实就是一个函数)来拟合数据,按照模型(函数)的输出结果是否离散又可以分为两类,分别是:(1)输出结果为离散值,则为分类问题(常见的分类算法:KNN、贝叶斯分类器、决策树、SVM、神经网络、GBDT、随机森林等);(2)输出结果为连续值,则为回归问题(有线性回归和逻辑回归两种)。

3、无监督学习针对没有标签的数据集,它将样本按照距离划分成类簇,使得类内相似性最大,类间相似性最小。通过观察聚类结果,我们可以得到数据集的分布情况,为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA。

三、深度学习是机器学习的一个分支,说白了就是深层神经网络(DNN),计算机视觉中常用的深度学习模型是卷积神经网络(CNN),自然语言处理中常用的神经网络是RNN和LSTM。

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