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人工智能(AI)是一个庞大而复杂的领域。我们知道,我们每天都在与人工智能合作,虽然我们的工作非常有价值,但也极具挑战性。人工智能也是一个多样化的领域,有许多不同的子集,包括深度学习和机器学习。

有时这两个重要且密切相关的子字段会混淆在一起。虽然它们涉及相关概念,但也有一些非常重要的区别。在实践中,深度学习和机器学习被用来解决不同的问题和挑战,它们都有自己独特的优势和局限性。在本文中,我们将概述什么是深度学习和机器学习,为什么它们不同,以及何时应该使用它们。我们还将研究它们相互交织的历史,以便您能够更全面地了解它们。

机器学习和深度学习定义的让我们首先为两者提供一个教科书式的定义:

机器学习算法的创建和实现允许自我修改。换句话说,不需要人力投入。相反,机器学习程序可以分析结构化数据,并根据所述数据进行自我修改。

深度学习使用人工神经网络(ANN)创建多层算法,每个算法都提供对数据源的解释。与机器学习一样,算法可以自我调整。深度学习的最终目标是模仿人脑。基于以上的定义,你可以看到机器学习和深度学习是密切相关的。事实上,深度学习使用机器学习。因此,一些人认为它是机器学习的一个子集。

然而,深度学习代表了一个重大突破,这种分类可能不太合理。有人可能会说机器学习是深度学习的一个组成部分。如果你还没有完全掌握机器学习和深度学习,不要担心。让我们看一个例子,这样你就可以了解机器学习和深度学习是如何工作的,以及它们何时被应用。然后我们将深入了解他们的历史。

机器学习与“深度学习”插图让我们假设你有一组男性和女性的照片,你想按性别对这些照片进行排序。通过机器学习,你可以使用结构化数据对图像进行排序。您可以基于特定特征为图像创建结构化数据,例如长头发、面部结构、眼睛之间的宽度等。

机器学习算法将使用这些结构化数据进行排序。如果一切顺利,你的图像将很快被排序。然而,机器学习需要结构化数据才能工作。通常,大多数数据都是非结构化的,开发人员通常必须自己构建数据。

此外,如果机器学习算法无法正确地对图像进行排序,人类将不得不介入并调整算法,直到它们正常工作。在实践中,这意味着人工智能开发者可能会花费大量时间调整机器学习算法。

深度学习如何解决同样的问题现在让我们假设您使用深度学习。通过深入学习,您不需要提供结构化数据。相反,图像可以通过多层算法传送,这些算法可以识别特定的特征,然后对它们进行排序。在这种情况下,将通过不同的层次结构发送查询,找到合适的标识符来区分男性和女性。

通过深入学习,人类通常不需要手动调整算法。相反,深度学习算法将自我调整,直到匹配适当的输出。然而,深度学习需要大量高质量、可排序的数据。

那么哪个更好?这取决于基于上述简化账户的应用程序,您可能会得出结论,深度学习是更好的技术。然而,这并不一定是真的。诚然,深度学习更为复杂比柯杰强?答案在于深层神经网络(DNN),这是一种允许多个输入和输出层的人工神经网络(ANN)。神经网络能够将围棋板的描述作为输入。然后,电路板通过包含数百万人工“神经元”的多个网络层进行处理

一个网络被建立为“策略网络”,并选择下一步进行播放。另一方面,“价值网络”预测游戏的赢家。多层次和双重网络使得AlphaGo在分析和预测快速发展的围棋游戏方面比以前的AI围棋程序做得更好。使用AlphaGo的

和,在许多人工智能应用程序中如此常见的搜索树是不需要的。事实上,由于结果数量巨大,使用搜索数据树构建冠军级围棋项目几乎是不可能的。然而,

AlphaGo确实将机器学习作为其学习过程的一部分。随着时间的推移,它自学并自我调整。然而,深层神经网络是最终建立一个能够击败顶尖围棋选手的计算机程序的关键。深度学习标志着人工智能和机器学习的巨大进步。

然而,这两种技术在未来几年将被频繁使用。当涉及到解决某些问题时,尤其是在资源有限的情况下,机器学习可能是一个更好的选择。尽管如此,深度学习还是指向了人工智能的未来。随着该领域的发展,人工干预的必要性可能会降低,人工智能将能够处理越来越困难的任务。作为人工智能专家,我们将密切关注这两个领域的发展。

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