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如何区分人工智能机器学习深度学习?

最近一段时间人们讨论最多的莫过于人工智能机器学习和深度学习了。 很多公司已经果断采取措施,开发人工智能机器学习和深度学习方面的应用。 人工智能机器学习的概念并不是“新鲜玩意”,现在它们已经成为计算机行业最令人兴奋的名词,也似乎将给整个商界带来颠覆性改变。 但是为什么现在人工智能会这么火呢? 人工智能机器学习和深度学习正在改变整个科技世界,但是这些技术的发展全都得益于数据学的发展和过去在数据储存、计算和分析上的巨大投入。 人工智能所包含的范围最广,其次是机器学习,机器学习是人工智能的子领域,最后是深度学习,就是驱动现在人工智能蓬勃发展的技术。 ? 人工智能:三者中含义最广泛的术语,包括使用逻辑、如果-那么规则、决策树的能够模拟人类智力的所有技术(包含机器学习和深度学习) 机器学习:人工智能的子领域,包括了能够使机器改进任务体验的所有深奥统计技术,

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如何区分人工智能机器学习深度学习

前言 在过去的几年里,人工智能(AI)一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章新闻中。 其实它们三者的关系非常简单,人工智能概念包含最为广阔;机器学习为人工智能的一个大类的方法,其中深度学习是机器学习中目前最火也是表现能力最强的方法。 下面我们分别剖析三个概念。 ? ? 人工智能的简洁定义如下:努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。 虽然机器学习在20 世纪90 年代才开始蓬勃发展,但它迅速成为人工智能最受欢迎且最成功的分支领域。这一发展的驱动力来自于速度更快的硬件更大的数据集。 机器学习数理统计密切相关,但二者在几个重要方面有所不同。

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    德勤 | 思维机器人工智能时代的预测之术

    文章也强调,人工智能时代下的预测呼唤新的人机合作方式,也更需要“群体智能”。 智能机器时代,人类的判断力 时下,商业和知识体系中的两大主要趋势为在复杂且快速变化的世界中进行预测提供了互补性的洞见。 第二个趋势是数据驱动的决策和人工智能应用变得越来越无所不在。同样的,这一次重要的经验也是来自行为科学研究。 最近,大数据的兴起和人工智能的复兴让人类机器能力的对比更加突出,也引起了更多的担忧。 当然,这几个规则都是大数据和时下的人工智能出现之前指定的。它们会很快过时吗? 计算机还不能做什么 物联网传感器源源不断产生的数据、云计算以及机器学习的发展,引起了人工智能的复兴。 而人工智能将有可能重塑人计算机的关系。有句话说得好——数据是新的石油。

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    人工智能-机器学习总结

    数山有路,学海无涯:机器学习概论 ---- 机器学习的基本原理基础概念,其要点如下: 机器学习是计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测分析的学科; 根据输入输出类型的不同,机器学习可分为分类问题 、回归问题、标注问题三类; 过拟合是机器学习中不可避免的问题,可通过选择合适的模型降低其影响; 监督学习是目前机器学习的主流任务,包括生成方法和判别方法两类。 -- 逻辑回归方法的基本原理,其要点如下: 逻辑回归模型是对线性回归的改进,用于解决分类问题; 逻辑回归输出的是实例属于每个类别的似然概率,似然概率最大的类别就是分类结果; 在一定条件下,逻辑回归模型朴素贝叶斯分类器是等价的 数据之间的相似性通常用距离度量,类内差异应尽可能小,类间差异应尽可能大; 根据形成聚类方式的不同,聚类算法可以分为层次聚类、原型聚类、分布聚类、密度聚类等几类; 聚类分析的一个重要应用是对用户进行分组归类

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    丰田人工智能首席科学家谈论人工智能机器自动驾驶

    日本丰田公司聘请了美国国防部高级研究计划局机器人挑战赛负责人吉尔·普拉特(Gill Pratt)带领开展其人工智能机器人研发工作。 但我们工作的首要目标是增强人机器之间的协作。 IEEE Spectrum:目前仅在加州就注册了77辆自动驾驶车,其中有48辆属于谷歌,这些机器人汽车由近200名司机测试了其性能。 但无论如何,我们的目标始终是发展汽车家用机器人技术。 IEEE Spectrum:您能否为我们详细介绍一下该项目在汽车和家用机器人这两方面的划分情况? IEEE Spectrum:您最近在一篇关于机器人技术前景的文章中提到的云机器深度学习技术无疑是一项重大进展,但在机器人硬软件材料和新型执行器方面是否会有什么创新呢?会将其纳入你们的研究吗? 在我看来,机器人技术领域亦如此,需要降低成本、提升质量效率,这也是我对这项研究的一个期望。

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    人工智能VS机器学习

    人工智能的现代复兴是由一种非常特殊的计算方式的进步推动的:也就是机器学习。我们经常在Emerj上交替使用人工智能机器学习,但许多计算机科学家喜欢将两者分开。 机器学习研究是人工智能研究的一部分,旨在通过数据,观察和世界的互动为计算机提供知识。 机器学习是一种让计算机以专家系统完全不同的方式模仿人类思想和决策的方式。 推荐引擎可以使用该数据来基于过去类似用户的交互来做出关于该新用户可能想要看到什么内容的一般假设。 当用户继续Netflix交互时,他们选择观看的数据,当他们暂停这些节目或完全停止观看时,以及显示他们连续观看的数据通知机器学习模型推荐给用户可能喜欢的节目。该模型响应用户的交互并适应他们的偏好。

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    Hays:期待聊天机器人和人工智能系统合作

    CTI论坛(ctiforum.com)1月2日消息(编译/老秦):Hays最近说,和一个聊天机器人聊天,和一个智能助手一起工作,在各种人工智能(AI)系统中增加你的角色,将成为你工作的标准组成部分,因为自动化的发展将继续 人工智能(AI)在某些领域的应用正在增长:在接受了2017年德勤人力资本趋势调查的140个国家的10400名受访者中,有38%的人表示,他们已经在工作场所使用人工智能,62%的受访者预计到2018年将会使用人工智能 2、自动化的自助服务:识别语音和基于文本的对话的机器学习聊天机器人将被用来回应来自员工的询问。 3、智能助手:智能助手可以帮助处理大量数据,为企业提供信息,让员工做出更好的决策。 4、学习发展:算法可以识别员工的学习领域,并在其中加强他们的技能。 5、识别消极求职者:机器学习也有可能通过他们的在线行为来发现消极的求职者。 Dean解释说:“聊天机器人和人工智能在内部交流上的应用无疑是增加的,除了重复性任务的自动化之外,我们希望人们能在日常工作中看到人工智能系统的影响。

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    细说机器人过程自动化(RPA)AI人工智能

    机器学习如何适应?什么是RPA和AI用例和最佳实践?今天就让51RPA小编和大家一起来分析一下。不断冒出的人工智能领域包括专业术语和技术。这自然会导致重叠和混乱。 AI人工智能机器学习是经常被提到的,很多人,特别是非技术人员,可能认为他们是同一种技术。实际上他们是不同的技术种类,但有密切的关联。机器学习是AI的一个子集或特定学科。 虽然几乎每个人都认为机器学习是一门AI学科,但RPA和AI并不存在同样的共识。正如我们的研究报告 “ 哈佛商业评论分析”制作的“实际人工智能执行指南”所指出的那样:“有人质疑RPA是否符合人工智能。” 因此,当RPA自然语言处理或计算机视觉等AI学科配对时,有效自动化的可能性大大增加。 “随着人工智能算法变得越来越复杂,软件机器人可以从自动化特定流程转变为完全认知的业务助理,能够实时自动处理各种重复性任务,最终让人类摆脱平凡,重复的工作,”Mahbub说。

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    简单读懂人工智能机器学习深度学习是什么关系

    小编说:随着AlphaGo战胜李世石,人工智能和深度学习这些概念已经成为一个非常火的话题。人工智能机器学习深度学习这几个关键词时常出现在媒体新闻中,并错误地被认为是等同的概念。 一旦解决了数据表达和特征提取,很多人工智能任务也就解决了90%。 然而,对许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情。 深度学习领域主要关注如何搭建智能的计算机系统,解决人工智能中遇到的问题。计算神经学则主要关注如何建立更准确的模型来模拟人类大脑的工作。 总的来说,人工智能机器学习和深度学习是非常相关的几个领域。 人工智能机器学习以及深度学习之间的关系图 人工智能是一类非常广泛的问题,机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。 在很多人工智能问题上,深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈,推动了人工智能领域的发展。 ? 本节部分内容参见:Goodfellow I, Bengio Y, Courville A.

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    人工智能机器人手机

    3 超高分辨率:机器人手机的屏幕分辨率高达2560×1440,用这样的手机,看照片、看视频、看电影、看动画、看文档,都会感觉非常清晰,非常舒服! 4 主人识别:宇飞来机器人手机具有防丢功能。 那宇飞来机器人手机是如何解决这一难题的呢? 新买的宇飞来智能机器人手机,开机后首先会跟你说:“主人,我是你的孩子,给我起个名字吧?” 有了机器人手机,就能解决这个问题了。 有了机器人手机,情形就大不一样了!机器人手机通过脑基因芯片和传感器,可以对你的身体进行检测。 另外,在你出差的时候,只要用机器人手机扫一扫酒店的房间,你就可以知道这家酒店的床单、被子、毛巾、牙刷、杯子是否干净,是否带有一些传染性病菌;有了机器人手机,再也不用担心疾病传染!

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    初识机器学习和人工智能

    机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一,其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。 、 本文对其中机器学习和人工智能的发展历史、机器学习的典型问题及现有方法的局限性进行了翻译,带领读者对机器学习和人工智能进行初步认识,感兴趣的读者也可下载报告: 机器学习和人工智能的发展 ? ? 日常生活中的机器学习 · 1.5机器学习、统计、数据科学、机器人和人工智能 · 1.6机器学习的发源演变 · 1.7机器学习中的典型问题 章节二:机器学习的新兴应用 · 2.1在公共私人部门中潜在的近期应用 · 2.2研究中的机器学习 · 2.3增加英国对机器学习的吸收能力 章节三:从数据中提取价值 · 3.1 5.2机器学习应用有关的社会问题 · 5.3管理数据使用对机器学习的含义 · 5.4机器学习未来的工作 章节六:机器学习研究的新浪潮 · 6.1社会中的机器学习

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    人工智能机器学习知多少?

    但就目前而言,我们还无法让机器具有完整的感知能力,使其电子“大脑”通过合理的道德判断,完成复杂的认知任务。 当前的发展走向让人们对人工智能的未来普遍生出了畏惧之心。 了解人工智能的内在机制是缓解这些忧虑情绪的良方,有助于人们负责、放心地参与其中。 人工智能的核心基础是机器学习,一种巧妙且相当普及的工具。但想要了解机器学习,我们需要先弄清楚机器学习为什么利大于弊。 我们可以把这个建模过程分解成一组输入数据,按照它们最终结果的相关性确定其权重。 对有些人来说,吸引力很重要,而对其他人来说,幽默感或者喜欢狗更重要。 现在,数据比以往任何时候都要多,既然拥有主动利用这些数据来解决实际问题的工具,比如人工智能,我们所有人就都应该去了解和使用它。这不仅是为了创建有用的应用,也是为了让机器学习和人工智能不再令人不安。 这并不是说,我们应该对“机器具备类人思维”这样的概念放任自流。但更多地了解人工智能的内在机制,会让我们能够掌握实现良性改变的主动权,让我们可以控制人工智能,而不是反过来被人工智能控制。

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    机器学习(1) - 人工智能起源

    由于注意到“智能”这一概念难以确切定义,他提出了著名的图灵测试:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。 这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。 图灵是人工智能之父。 ? ? 关于图灵的生平,大家可以去看看《模仿游戏》这部电影。 ? 目前关于人工智能的定义。 ? ? ? ? 从应用和技术角度梳理下目前的人工智能范围。 ? ? 人工智能主要的应用包括机器视觉,机器学习,机器人,自然语言处理NLP,语音识别,等等。 ? 人工智能网络的历史如下图简述,其中最火的就是深度学习了。 ? 深度学习发展如此之猛,以至于当我们提到机器学习的时候,一般指的就是深度学习。 ?

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    人工智能机器学习 温和指南

    机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面,更多的初学者开始进入了这个领域。 在这篇文章中,机器学习NLP专家、Monkey Learn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念,应用程序和挑战,旨在让读者能够继续探寻机器学习知识 机器学习是人工智能的一个分支,它通过构建算法让计算机学习,并且在数据集上使用这些算法来完成任务,而不需要进行明确编码。 明白了吗?我们可以让机器去学习如何做事情!当我第一次听到它的时候,让我非常兴奋。 将这种能力运用到机器上,应该是向让计算机更智能迈出了一大步。事实上,机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面;现在它是个时髦的话题,并且使用机器学习也非常可能造就出更智能机器。 视频游戏机器人 视频游戏和机器人是机器学习得到应用的一个巨大领域。一般来说我们有一个Agent(游戏角色或机器人),它必须根据环境(视频游戏中的虚拟环境或者对于机器人来说的真实环境)来行动。

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    人工智能 机器学习 深度学习

    人工智能机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到,那具体有哪些区别呢?在业内来说,这几个概念还是有区别的,如果混用就会让人觉得是个门外汉。 人工智能:模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能是个很宽泛的概念,人类制造了各种机器之后,总希望这些机器越来越智能,这样人就可以越来越轻松,更好地享受生活。 例如上图中提到的AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能),就是真正的AI,可以达到人类心智水平、能够通过图灵测试的机器(图灵测试的介绍见附录)。 深度学习现在很火,甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的,其原因还是效果好。 AI人工智能与大数据

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    机器共舞】一篇文看全人工智能发展史

    1956年,马文 · 明斯基约翰 · 麦卡锡、克劳德 · 香农等人一起发起并组织“达特茅斯会议”,并在会议上首度提出“人工智能”概念,这次会议之后被誉为“人工智能的起点”。 3.人工智能的黄金时代 (20世纪50~70年代) 1956年戴沃尔约瑟夫恩格尔博格,创建了世界上第一家机器人公司,名为“尤尼梅新”。 荐书:机器共舞 云计算、语音识别技术、增强现实技术等能力的提升,使人类掌握了机器人时代的更多选择权,自动化和人工智能对人类的影响再次成为人们关注的焦点。 普利策奖得主、《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫在《机器人共舞》一书中将带领我们探寻人工智能从遭遇寒冬到野蛮生长的发展历程,直击自动驾驶汽车、救援机器人、软件助手、Siri、工业机器人等人工智能的前沿领域 ,而他也会再次探讨“人机器谁将拥有未来”这一核心伦理问题。

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    机器赛跑》

    】 (1)当前的部分技能、组织形式落后于飞速发展的技术 (2)另一部分技能反而是重要的,现在需要,可以预见的未来也还需要 【经济】 当今社会正处于“重构”时期,阵痛难免 2 棋盘下半场的人性和技术 【机器 vs人性】 (1)人类技能仍然有机器难以掌握的,比如医学、心理学中的高级模式识别 (2)因为人类存在而产生的复杂沟通也是机器难以理解的 (3)肢体领域的复杂运动协调或者连续动作 (4)整体性解决问题或者说是知识迁移的能力 【机器合作】 共同创造新的组织结构、流程和业务模式,充分利用日新月异的技术和人类技能 【组织创新】 设计新的商业模式,把数量不断膨胀的中等技能工人和日益廉价的技术结合起来,共同创造价值 【组合创新】 (2)即便今天的技术冻结,我们也拥有更多可行的方式配置不同的应用程序、机器、任务和流通渠道,创造无穷的新流程和新产品。 (3)能胜过指数趋势的数学函数不多,还在组合爆炸是其中之一。

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