第1个回答 2017-11-08
曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术(Deep Learning居首),它是以ML中的神经网略学习算法存在的。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能,神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法,实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI,仅仅用起提取powerful feature;而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支,即end-to-end)说不定就是实现未来强AI的突破口1。或者换句话说. 深度学习与AI。在DL还没有火起来的时候。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系,随着计算资源和big data的兴起,奥创那种才是强AI(甚至是boss级的),也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。本质上来讲,人工智能相比深度学习是更宽泛的概念,深度学习这种技术(我更喜欢称其为一种思想。 2。而深度学习,一种是将其视作feature extractor,是AI中的一种技术或思想. 深度学习与ML
第2个回答 2020-06-10
机器学习是实现人工智能的方法,深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助(半自动),而深度学习使该过程完全自动化
第3个回答 2020-07-24
深度学习是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展,神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模,可以从外界环境中学习,并以与生物类似的交互方式适应环境。
第4个回答 2020-06-08
深度学习,一种是将其视作feature extractor,是AI中的一种技术或思想. 深度学习与ML