机器学习被认为是人工智能的一个子集

这是一种误解，类似于导致深度学习与机器学习错误二分法的误解。 机器学习是计算机如何从数据中学习的总称。它描述了计算机科学和统计学家的交叉点，其中算法用于执行特定任务而无需明确编程；相反，它们识别数据中的模式并在新数据到达时做出预测。 一般来说，这些算法的学习过程可以是各种监督学习或无监督学习，具体取决于用于提供算法的数据。 人工智能 机器学习 人工智能和神经网络 正如我们之前提到的，人工智能是指能够模仿人类认知能力的机器。另一方面，神经网络是指由人工神经元或节点组成的网络，其灵感来自于构成人脑的生物神经网络。 神经网络系统的工作原理与人类接收和处理信息的神经元链类似。


神经网络基于我们大脑中发现的有助于其操作的算法。 神经网络解释 牙买加 WhatsApp 数据 可以采用向量形式的数字模式，并且神经网络使用这些向量来转换它们。神经网络的主要功能是根据相似性对数据进行分类和分类。 神经网络的主要优点是它们可以轻松适应不断变化的输出模式。此外，您不必每次都根据提供的输入进行调整；这可以通过监督学习或无监督学习来实现。 人工智能和深度学习 人工智能是设计创新的智能机器的概念。深度学习是机器学习的一个子集，它使用大量数据和复杂算法来训练模型。 深度学习描述了使用类似于人类进行数据科学研究和试错的逻辑结构来分析数据的算法。值得注意的是，这可以通过各种监督学习和无监督学习来实现。



为了实现这一目标，深度学习应用程序使用了一种称为人工神经网络“ANN”的分层算法结构。这种 ANN 的设计受到人脑生物神经网络的启发，从而产生比标准机器学习更强大的学习过程。楷模。 要点 在本文中，我们探讨并阐明了围绕人工智能领域及其子领域的定义概念。最重要的是，我们看到了人工智能和机器学习、人工智能和深度学习、人工智能和神经网络之间的差异。 我们的第一个类比仍然成立，因为这些概念不应被视为单独的元素，而应被视为俄罗斯嵌套娃娃，其中人工智能是一个巨型娃娃，而机器学习、神经网络和深度学习都是后续的微型娃娃。 我们希望您留下的另一个要点是，澄清神经网络与深度学习以及机器学习与深度学习之间的混淆是多么重要。重要的是要记住，深度学习只是一个超过三层的神经网络系统，深度学习算法实际上是机器学习算法本身。 人工智能及其许多子领域将继续存在，我们越快适应这些变化，我们就能越快地真正利用它们的力量并将其应用到 IT 和服务台解决方案以及预测分析领域。