机器学习火了，他到底是个啥

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-30 01:59 标签：
依据《网络安全法》，为保障您的账户安全和正常使用，请尽快完成手机号验证！
人工智能最近引起了非常多的关注，深度学习和机器学习作为人工智能实现的技术的得到了充分的关注，在计算机视觉和自然语言处理等领域产生了巨大的影响，深度学习是无人驾驶汽车的关键技术。
深度学习是什么？
在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常被称为深度神经网络的原因。
所谓深通常是指神经网络中隐藏层的数量，传统的神经网络只包含2-3个隐藏层，而深度神经网络最多可以有150个。深度神经网络最受欢迎的类型之一是卷积神经网络（CNN或ConvNet），CNN通过输入数据来卷积学习特征，并通过2D卷积图层，使得这种架构非常适合处理2D数据。
以一张图片为例，一个训练有素的深度学习模型能够自动识别图片中的物体，尽管它以前从未见过这些精确的图片。在某些网站中识别上传的照片中特定的人物等就是深度学习在发挥功能，今天在深度学习中应用的很多技术已经在业界使用了十多年，已经比较成熟。
为什么深度学习近来人气大增？
最主要的原因是准确性，深度学习模式可以达到前所未有的精确度，有时甚至超过人类的表现。此外，还有另外两个因素使该技术得到了业界的关注：
深度学习需要大量的标记数据。如，无人驾驶汽车的发展需要以数百万计的图像和数千小时的视频为基础，这些大量的标记数据现在已经可以轻松获得。
深度学习需要大量的计算能力。高性能的GPU具有高效深度学习的并行架构，与集群或云计算结合使用时，开发团队可以将深度学习网络的培训时间从几周缩短到几个小时甚至更短。
机器学习和深度学习的差异
深度学习和机器学习都提供了训练模型和分类数据的方法，那么这两者到底有什么区别？
使用标准的机器学习的方法，我们需要手动选择图像的相关特征，以训练机器学习模型。然后，模型在对新对象进行分析和分类时引用这些特征。
通过深度学习的工作流程，可以从图像中自动提取相关功能。另外，深度学习是一种端到端的学习，网络被赋予原始数据和分类等任务，并且可以自动完成。
另一个关键的区别是深度学习算法与数据缩放，而浅层学习数据收敛。浅层学习指的是当用户向网络中添加更多示例和训练数据时，机器学习的方式能够在特定性能水平上达到平台级。
如果需要在深度学习和机器学习之间作出抉择，用户需要明确是否具有高性能的GPU和大量的标记数据。如果用户没有高性能GPU和标记数据，那么机器学习比深度学习更具优势。这是因为深度学习通常比较复杂，就图像而言可能需要几千张图才能获得可靠的结果。高性能的GPU能够帮助用户，在建模上花更少的时间来分析所有的图像。
如果用户选择机器学习，可以选择在多种不同的分类器上训练模型，也能知道哪些功能可以提取出最好的结果。此外，通过机器学习，我们可以灵活地选择多种方式的组合，使用不同的分类器和功能来查看哪种排列最适合数据。
所以，一般来说，深度学习的计算量更大，而机器学习技术通常更易于使用。
深度学习的实际应用
深度学习应用程序的应用涵盖了自动驾驶、医疗设备等行业。
自动驾驶：汽车研究人员正在使用深度学习来自动检测停车标志和交通信号灯等物体，此外，深度学习也被用来检测行人，有助于减少事故。
工业自动化：深度学习通过自动检测人员或物体何时处于机器不安全的距离，帮助改善重型机械周围的工人安全
Electronics：深度学习被用于自动化听觉和语音翻译
对于非专业人士来说，深度学习似乎无法实现，但是通过探索通用的深度学习工作流程，工程师和科学家现在可以快速、轻松地将深度学习应用到他们的应用程序中。
随着深度学习逐渐向业界渗透，我们将会看到在计算机视觉、自然语言处理和机器人等领域被认为是不可能的应用将会出现创新和进化。
本站原创文章仅代表作者观点，不代表SDNLAB立场。所有原创内容版权均属SDNLAB，欢迎大家转发分享。但未经授权，严禁任何媒体（平面媒体、网络媒体、自媒体等）以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用，转载须注明来自 SDNLAB并附上本文链接。
本文链接：
本文将把SD-WAN这层技术的面纱给揭开，争…作为一位老网工，历经了数次广域网技术的…本文作为下篇将对“SP Oriented SD-WAN”进…Network Slicing译为网络切片。它频繁出现…VNF在ETSI NFV框架中可以说是最重要的组件…
获取验证码
获取验证码
微信公众号：搜索"SDNLAB"或扫描上面的二维码。
没有帐号？机器学习火了！它到底用来干啥的？机器学习火了！它到底用来干啥的？占呈写书百家号机器学习现在火的程度我也就不说了，只要关注人工智能行业我想应该就清楚机器学习。但是很多人并不清楚机器学习到底用来干什么？下面我们来学习今天的小知识——机器学习研究的内容（每天关注我，可以学习到一些人工智能的小知识，这样我们也可以跟得上潮流）。机器学习研究的目标有三个，即人类学习过程机理、通用学习算法以及构造面向任务的专用学习系统的方法。人类学习过程的认知模型。研究人类学习机理的认知模型。这里其实我并不认同。因为机器学习的很多算法是从自然界中总结演化出来的，比如群体智能，进化算法（这些算法我会在后面的文章中介绍）。通用学习算法。通过对人类学习过程的研究，探索各种可能的学习方法，建立起独立于具体应用领域的通用学习算法。（归纳学习，迁移学习，统计学习，强化学习等都是，但是具体领域的算法在人类世界中其实很常见的。所以算法不一定要模拟人类的大脑学习）构造面向任务的专用学习系统。这个就是为了解决专门问题的。第二个通用学习算法一般的突破需要各个领域的基础科研的突破，所以周期一般很长。对于实际工作中的人一般就是从第三条突破。这里我需要说明一下，现在很多人认为算法是人工智能的核心，其实我们把人工智能中的关键领域——机器学习拿出来，它的研究对象有三个，很显然基础科学和社会发展的突破才是人工智能发展的前进动力。因为我们研究的算法都是来自于自然，但是它们并不是所有都有DNA。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。占呈写书百家号最近更新：简介:有关写书的新闻，这里都有作者最新文章相关文章没有更多推荐了，
不良信息举报
举报内容：
《机器学习》课程心得(1)
举报原因：
原文地址：
原因补充：
最多只允许输入30个字
加入CSDN，享受更精准的内容推荐，与500万程序员共同成长！机器学习 | 火光摇曳机器学习火了！他到底是个啥？机器学习火了！他到底是个啥？前沿技术百家号今年以来，人工智能之歌概念炒的非常火，伴随人工智能的技术领域中的机器学习也随之进入人们的视野。这时候很多人就会问：什么是机器学习啊？通俗地说就是机器在学习呗！不过我这里给出一个官方的定义：机器学习是研究机器模拟人类的学习活动，获取知识和技能的理论和方法，以改善系统性能的学科（人类这个词其实比较局限，因为很多算法是学习自然界的）。一个人工智能系统它到底需要什么组成部分？下面我们来说说它的一般框架。学习任务的数据和目标。我们举个例子：在概念学习算法中，初始状态是目标的一组正例（通常也有反例），学习的目标是得出一个通用的定义，它能够让学习程序辨识该类的未来的实例。与这些算法采用大量数据的方法相反，基于解释的学习试图从单一的训练实例和预先给定的特定领域的知识库中推出一个一般化的概念。很多算法的目标是一个概念，或物体的类的通用格式。学到的知识的表示。机器学习程序利用各种知识表示方法，描述学到的知识。如计划可以用操作的序列描述，或者用三角表来描述；启发式信息可以用问题求解规则来表示。操作的集合。给定训练实例集，学习程序必须建立目标的泛化、启发式规则或者计划。这时候我们就需要对表示操作的能力。概念空间。上面说的表示语言和操作我其实定义了潜在概念的空间。学习程序必须搜索这个空间寻找所期望的概念。概念空间的复杂度是学习问题困难程度的主要度量。启发式搜索。及时搜索的方向和顺序。好的启发式搜索的作用是显而易见的。人工智能的概念就简单介绍完了，关注我每天会用人工智能的知识介绍，每天学一点点就行。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。前沿技术百家号最近更新：简介:科技改变世界，创意照明生活作者最新文章相关文章

我要回帖

 

随机推荐