深度学习导论

范畴、概念

人工智能 包含 机械学习 包含 深度学习

        机器学习是人工智能的一个子集;更为具体地说，它只是一种实现AI的技术，一种训练算法的模型，这种算法使得计算机能够学习如何做出决策。机器学习是实现人工智能的一种手段，也是目前被认为比较有效的实现人工智能的手段。机器学习是人工智能的一个分支，而在很多时候，几乎成为人工智能的代名词。简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。

        深度学习是一种机器学习方法 ， 它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。

        神经网络是一组粗略模仿人类大脑，用于模式识别的算法。神经网络这个术语来源于这些系统架构设计背后的灵感，这些系统是用于模拟生物大脑自身神经网络的基本结构，以便计算机能够执行特定的任务。

        监督式学习/非监督式学习:

        监督式学习需要使用有输入和预期输出标记的数据集。当使用监督式学习训练人工智能时，需要提供一个输入并告诉它预期的输出结果。如果人工智能产生的输出结果是错误的，它将重新调整自己的计算。这个过程将在数据集上不断迭代地完成，直到AI不再出错。

        非监督式学习是利用既不分类也不标记的信息进行机器学习，并允许算法在没有指导的情况下对这些信息进行操作。当使用非监督式学习训练人工智能时，可以让人工智能对数据进行逻辑分类。这里机器的任务是根据相似性、模式和差异性对未排序的信息进行分组，而不需要事先对数据进行处理。