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什么是人工智能?(科普好文初识了解当下最火的AI)一定要看完

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发表于 2022-8-5 12:40:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
人工智能的基本概念是什么?机器学习是一门研究如何通过计算手段, 利用经验提升自身性能的学科。
1.基本概念
人工智能、机器学习与深度学习三者间的关系如图所示
什么事人工智能?
努力将通常由人类完成的智力任务自动化。
什么是机器学习定义?
是一种新的编程范式, 传统编程范式如图所示
机器学习的编程范式
机器学习的定义是:在预先定义好的可能性空间中,利用反馈信号的指引来寻找输入数据的有用表示。
这个简单的想法可以解决相当多的智能任务,从语音识别到自动驾驶。
一个程序可以从经验E中学习,解决任务T, 达到性能度量值P, 当且仅当有了经验E过后,经过P评判,程序在处理T时性能有所提升。(Tom Mitchell, 1998)

机器学习可以分成两部分:根据是否有标签
* 监督式学习: 知道使用法则可以在输入与输出之间输出数据。
* 非监督式学习: 当不知道结果的时候
监督式学习算法可以分成
* 回归问题
* 分类问题
非监督式学习算法
聚类
什么是深度学习?
对深度的定义
从数据中学习表示的一种数学框架,强调从连续的层中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。
“深度学习”中的“深度”指一系列连续的表示层,数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)
如图是一个数字分类的深度学习网络框架

深度学习: 学习数据表示的多级方法。
深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征:
第一, 通过渐进的、逐层的方式进行越来越复杂的表示;
第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习,每一层的变化都需要同时考虑上下两层的需要。
强化学习:
通过不断的试错进行学习
人工智能的发展历程又是怎样的呢?
20世纪五十年代中后期,“连接主义”
20世纪五十年代至七十年代,人工智能研究处于推理期,典型代表,逻辑理论家,通用问题求解
20世纪七十年代中期,人工智能进入知识期
与此同时,基于逻辑的“符号主义”
机器学习研究划分为
* 从样例中学习
* 在问题求解和规划中学习
* 通过观察和发现学习
* 从指令中学习
20世纪80年代以来,被研究最广的为从样例中学习,涵盖了监督学习与无监督学习等。
20世纪90年代中期,统计学习,代表技术是支持向量机,与枋方法
21世纪初, 连接主义卷土重来,以深度学习为名的热潮,即有很多层的网络。
人工智能从上世纪80年代发展到现在普及人工智能,虽然经历的时间不长,但是技术的进步很快。如果我们不学习就会被远远地甩开,所以学习人工智能的同学们不要放弃学习,要贯彻终身学习的精神。
今天的分享只是对人工智能的一个初步认识,下一期将继续讲解人工智能。我也是最近才在头条上发布关于编程的文章,如果喜欢博主的请多多点赞评论支持博主。你们的支持是我更新的动力。下期见。

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