人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)關(guān)系

人工智能+機(jī)器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)關(guān)系圖.png

人工智能的簡(jiǎn)潔定義：

??努力將通常由人類(lèi)完成的智力任務(wù)自動(dòng)化振坚。因此丹禀，人工智能是一個(gè)綜合性的領(lǐng)域唱逢，不僅包括機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)，還包括更多不涉及學(xué)習(xí)的方法挖胃。

機(jī)器學(xué)習(xí)：

技術(shù)定義

??在預(yù)先定義好的可能性空間中投慈，利用反饋信號(hào)的指引來(lái)尋找輸入數(shù)據(jù)的有用表示。

機(jī)器學(xué)習(xí)概念來(lái)源：

??機(jī)器學(xué)習(xí)的概念來(lái)自于圖靈的這個(gè)問(wèn)題：對(duì)于計(jì)算機(jī)而言冠骄，除了“我們命令它做的任何事情”之外伪煤，它能否自我學(xué)習(xí)執(zhí)行特定任務(wù)的方法？計(jì)算機(jī)能否讓我們大吃一驚凛辣？如果沒(méi)有程序員精心編寫(xiě)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則抱既，計(jì)算機(jī)能否通過(guò)觀察數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)會(huì)這些規(guī)則？

??圖靈的這個(gè)問(wèn)題引出了一種新的編程范式扁誓。在經(jīng)典的程序設(shè)計(jì)（即符號(hào)主義人工智能的范式）中防泵，人們輸入的是規(guī)則（即程序）和需要根據(jù)這些規(guī)則進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)蚀之，系統(tǒng)輸出的是答案（如下圖）。利用機(jī)器學(xué)習(xí)捷泞，人們輸入的是數(shù)據(jù)和從這些數(shù)據(jù)中預(yù)期得到的答案足删，系統(tǒng)輸出的是規(guī)則。這些規(guī)則隨后可應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)锁右，并使計(jì)算機(jī)自主生成答案失受。

機(jī)器學(xué)習(xí)一種新的編程范式.png

??機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來(lái)的，而不是明確地用程序編寫(xiě)出來(lái)的咏瑟。將與某個(gè)任務(wù)相關(guān)的許多示例輸入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)拂到，它會(huì)在這些示例中找到統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)，從而最終找到規(guī)則將任務(wù)自動(dòng)化码泞。

機(jī)器學(xué)習(xí)三要素：

• 輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)兄旬。例如，你的任務(wù)是語(yǔ)音識(shí)別余寥，那么這些數(shù)據(jù)點(diǎn)可能是記錄人們說(shuō)話的聲音文件领铐。如果你的任務(wù)是為圖像添加標(biāo)簽，那么這些數(shù)據(jù)點(diǎn)可能是圖像宋舷。
• 預(yù)期輸出的示例绪撵。對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)來(lái)說(shuō)，這些示例可能是人們根據(jù)聲音文件整理生成的文本肥缔。對(duì)于圖像標(biāo)記任務(wù)來(lái)說(shuō)，預(yù)期輸出可能是“狗”“貓”之類(lèi)的標(biāo)簽汹来。
• 衡量算法效果好壞的方法续膳。這一衡量方法是為了計(jì)算算法的當(dāng)前輸出與預(yù)期輸出的差距。衡量結(jié)果是一種反饋信號(hào)收班，用于調(diào)節(jié)算法的工作方式坟岔。這個(gè)調(diào)節(jié)步驟就是我們所說(shuō)的學(xué)習(xí)。

例子

??機(jī)器學(xué)習(xí)模型都是為輸入數(shù)據(jù)尋找合適的表示——對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換摔桦，使其更適合手頭的任務(wù)（比如分類(lèi)任務(wù)）社付。

??假設(shè)我們想要開(kāi)發(fā)一個(gè)算法，輸入一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo) (x, y)邻耕，就能夠判斷這個(gè)點(diǎn)是黑色還是白色鸥咖。這里我們需要的是一種新的數(shù)據(jù)表示，可以明確區(qū)分白點(diǎn)與黑點(diǎn)兄世√淅保可用的方法有很多，這里用的是坐標(biāo)變換御滩。

坐標(biāo)變換.png

??在這個(gè)新的坐標(biāo)系中鸥拧，點(diǎn)的坐標(biāo)可以看作數(shù)據(jù)的一種新的表示党远。這種表示很棒！利用這種新的表示富弦，用一條簡(jiǎn)單的規(guī)則就可以描述黑 / 白分類(lèi)問(wèn)題：“x>0 的是黑點(diǎn)”或“x<0 的是白點(diǎn)”沟娱。這種新的表示基本上解決了該分類(lèi)問(wèn)題。

??在這個(gè)例子中腕柜，我們?nèi)藶槎x了坐標(biāo)變換济似。但是，如果我們嘗試系統(tǒng)性地搜索各種可能的坐標(biāo)變換媳握，并用正確分類(lèi)的點(diǎn)所占百分比作為反饋信號(hào)碱屁，那么我們做的就是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)指的是蛾找，尋找更好數(shù)據(jù)表示的自動(dòng)搜索過(guò)程娩脾。

總結(jié)

??所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法都包括自動(dòng)尋找這樣一種變換：這種變換可以根據(jù)任務(wù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更加有用的表示。這些操作可能是前面提到的坐標(biāo)變換打毛，也可能是線性投影（可能會(huì)破壞信息）柿赊、平移、非線性操作（比如“選擇所有 x>0 的點(diǎn)”）幻枉，等等碰声。