Python深度学习-什么是深度学习
深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。数据模型中 包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。这一领域的其他名称包括分层表示学习(layered representations learning)和层级表示学习(hierarchical representations learning)。现代深度学习通常包含数十个甚至上百个连续的表示层,这些表示层全都是从训练数据中自动学习的。与此相反,其他机器学习方法的重点往往是仅仅学习一两层的数据表示,因此有时也被称为浅层学习(shallow learning)。
人工智能、机器学习与深度学习
人工智能
简洁定义:努力将通常由人类完成的智力任务自动化。
符号主义人工智能能(symbolic AI):只要进程员精心编写足够多的明确规则来处理知识,就可以实现与人类水平相当的人工智能。从20世纪50年代到80 年代末是人工智能的主流范式。在20世纪 80 年代的专家系统(expert system)热潮中,这一方法的热度达到了顶峰。
机器学习
在经典的进程设计(即符号主义人工智能的范 式)中,人们输入的是规则(即进程)和需要根据这些规则进行处理的数据,系统输出的是答案 。利用机器学习,人们输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案,系统输出的是规则。
机器学习系统是训练出来的,而不是明确地用进程编写出来的。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与更大的数据集。
深度学习
深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。数据模型中 包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。这一领域的其他名称包括分层表示学习(layered representations learning)和层级表示学习(hierarchical representations learning)。现代深度学习通常包含数十个甚至上百个连续的表示层,这些表示层全都是从训练数据中自动学习的。与此相反,其他机器学习方法的重点往往是仅仅学习一两层的数据表示,因此有时也被称为浅层学习(shallow learning)。
深度学习已经取得的进展
不要相信短期炒作
虽然深度学习近年来取得了令人瞩目的成就,但人们对这一领域在未来十年间能够取得的成就似乎期望过高。虽然一些改变世界的应用(比如自动驾驶汽车)已经触手可及,但更多的应用可能在长时间内仍然难以实现,比如可信的对话系统、达到人类水平的跨任意语言的机器翻译、达到人类水平的自然语言理解。我们尤其不应该把达到人类水平的通用智能(human-level general intelligence)的讨论太当回事。在短期内期望过高的风险是,一旦技术上没有实现,那么研究投资将会停止,而这会导致在很长一段时间内进展缓慢。
人工智能的未来
虽然我们对人工智能的短期期望可能不切实际,但长远来看前景是光明的。我们才刚刚开始将深度学习应用于许多重要的问题,从医疗诊断到数字助手,在这些问题上深度学习都发挥了变革性作用。
不要相信短期的炒作,但一定要相信长期的愿景。人工智能可能需要一段时间才能充分发挥其潜力。这一潜力的范围大到难以想象,但人工智能终将到来,它将以一种奇妙的方式改变我们的世界。
原文引用 大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/27/5d64b7c3eb0a4/
原文地址:https://www.cnblogs.com/petewell/p/11418260.html
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