不同AI學習方法之間有什么關(guān)系

不同AI學習方法之間有什么關(guān)系？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

　　監(jiān)控學習，也就是人們常說的分類，它是通過已有的訓練樣本(即已知的數(shù)據(jù)和相應的輸出)來獲得一個最優(yōu)的模型(它屬于某一函數(shù)的集合，并且最優(yōu)的表示在某一評估準則下是最好的)。

　　再次利用該模型，將所有的輸入映射到相應的輸出上，對輸出進行簡單的判斷，從而達到分類的目的，同時也達到了對未知數(shù)據(jù)分類的目的。

　　例如，我們在幼兒園時經(jīng)常做的一項活動就是看圖識字，老師會給我們看很多圖片，下面配文字，時間長了，腦子里就會形成抽象的概念，兩角一尾，胖胖的(特點)…這種動物是牛；圓、黃、亮、掛在天上…是太陽。當我們再次看見相似的事物時，我們就會認出它，即使它與我們之前看到的并不完全相同，但與我們大腦中形成的概念相符

　　無監(jiān)督學習是另一種被廣泛研究的學習方法，它不同于監(jiān)督學習的地方在于，我們之前沒有任何訓練樣本，而是需要直接模擬數(shù)據(jù)。

　　舉例來說，如果需要將下面的方塊和圓圈分為兩類，而又不需要訓練集，那么將如何進行分類？

　　無監(jiān)督學習是指在不知道數(shù)據(jù)集分類的情況下對數(shù)據(jù)進行特征搜索。

　　在機器學習的基礎上發(fā)展起來的深度學習是一個新的領域，它是由人腦結(jié)構(gòu)所啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡算法以及模型結(jié)構(gòu)的深度發(fā)展而來的，并且隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的不斷提高而產(chǎn)生的一系列新算法。

　　作為機器學習的一個延伸，深度學習被應用于圖像處理、計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域。

　　從2006年到現(xiàn)在，學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界在深度學習的研究和應用方面的合作已經(jīng)在上述領域取得了突破性進展。作為一個例子，基于圖像網(wǎng)絡的經(jīng)典目標識別競賽，它超越了所有傳統(tǒng)算法，獲得了前所未有的精度。

　　強化學習也是機器學習的一個重要分支，它通過觀察學習如何做出動作。每一個行為都會對環(huán)境產(chǎn)生影響，而學習對象是通過觀察周圍環(huán)境的反饋來作出判斷的。

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