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机器学习与人工智能的区别
机器学习与人工智能的区别
智力就是理性考虑和控制行为的才能。人类有聪慧去考虑和应用常识来作出决议。人工智能就是一个构建智能代理的研讨范畴,因而将来我们打造出来的人工智能能够像人一样考虑并理性行事。图灵测试由艾伦·图灵(1950)提出,旨在提供令人称心的智能操作定义。假如机器人具有以下功用,则能够经过图灵测试:
1. 经过了解和编写自然言语与人交往;
2.学问表示(晓得如何向用户呈现学问);
3.学问推理(晓得如何从存储的学问推断答复以答复人类);
4.机器学习推断形式并顺应新的环境。
简而言之,AI就是研讨有助于构建智能机器的规则和算法,AI处理的一组问题是NP完整的。
人工智能是一个普遍的研讨范畴,触及以下五个重要学科:
1. 专家系统;
2.神经网络;
3.含糊系统;
4.机器人;
5.自然言语处置。
机器学习(ML)
机器学习是人工智能的一个子集,它经过算法在数据中学习取得一些人类需求的数据。学习能够把人变成天才,让他们顺应新的环境。同样,机器的学习才能使其足够强大以顺应新的环境。任何机器学习算法的目的都是经过学习过程使其目的最大化,以便它可以处置看不见的数据。
完成机器学习的两个关键学习办法(算法)是:
1. 监视学习:外部设计者或标志数据有助于机器学习。
2.无监视学习:机器学习时没有任何标签数据或外部设计者。
人工智能的目的是使机器像人一样地聪明。
专家系统
专家系统是依托学问库来处理问题的系统。学问库能够用不同的方式表示,如规则、语义网络和决策树。专家系统由学问库和推理引擎组成,以从存储的学问库中推断或推理学问。专家系统用于需求人类专家来处理特定问题的中央。
学问库
基于规则的专家系统以规则的方式捕捉专家在特定范畴的学问。这些规则构成学问库,然后经过推理引擎对事实停止评价,以处理特定问题。规则示例:
假如天空很明晰,阳光绚烂,
那么雨衣是不需求的。
优点
由于规则以自然言语表示,因而易于捕捉对学问库的了解。
缺陷
专家对同一主题的意见各不相同,这使得难以控制范畴学问。
规则的维护和更新是一个漫长的过程。
而且不同范畴内存在不同类型的专家系统,如基于规则的专家系统,含糊专家系统和基于框架的专家系统。
推理
专家系统中的推理经过向前或向后链接停止。正向链接是一种数据驱动推理技术,它从晓得数据开端,并依照该规则行进。反向链接是一种目的驱动的推理,它从一个目的开端并向后推进以找到支持目的的数据。
神经网络
人工神经网络(ANN)遭到人类神经系统的启示。该系统的工作方式与人类大脑存储和处置学问的方式完整相同。与人类大脑十分类似的神经网络由一组彼此高度衔接的神经元或节点组成。信息在网络的神经元中被存储,处置和剖析。每个节点或神经元都能够激活网络中的其他神经元,神经元之间的链接或衔接称为权重。一个网络能够包含n个神经元或节点,这能够使网络变得十分复杂。一个简单的神经网络由一个输入和输出层组成。
以下是不同类型的神经网络:
前馈神经网络;
卷积神经网络(CNN);
递归神经网络;
长短期记忆网络(LSTM)。
人工神经网络可以经过调整权重来学习。正是这种神经网络的才能使它们合适于机器学习。不同类型的学习算法都能够用于神经网络,其中最突出的是反向传播算法。
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