基础概念梳理

稀里糊涂的浸泡了一个月,胡乱学了很多东西,慢慢的懂了点。从TensorFlow进入这个领域,刚明白这只是机器学习框架中的一个,也是最流行的一个。

人工智能(Artificial Intelligence,AI)

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
AI发展史

机器学习(Machine Learning,ML)

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

深度学习(Deep Learning,DL)

一种实现机器学习的技术。
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANNs)简称:神经网络(NNs)
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

传统机器学习和深度学习
深度学习框架
机器学习框架

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