虽然,AI火了很久,但是谈起人工智能、机器学习、深度学习这些概念,吃瓜群众还是一脸懵逼。
今天,我们来系统讲讲,这些概念到底有啥区别和联系。
下面这张图看得比较明白,人工智能、机器学习和深度学习,其实三者是层层包含的关系。
人工智能的概念,起源于1950年代,包含多个分支,比如专家系统、进化计算、模糊逻辑、推荐系统,也包括最重要的分支:机器学习。
说白了,机器学习是实现人工智能的方法之一。
而机器学习,又细分了很多种学习“方法”:有监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等等。
先来简单扒一扒各种学习方法——
▌有监督学习
由“专家”先把数据的特征标记好,交给机器来学习这些特征,然后,机器会得到一个“模型”。这个过程,称之为训练。
得到“模型”以后,机器在看到没有标记的新数据,也能活学活用,把符合模型特征的找出来。这个过程,称之为推理。
这个学习过程,有所谓的砖家参与“监督”,所以叫做“有监督学习”。
▌无监督学习
整个过程,没有砖家参与标注数据,所有的数据都是一脸懵逼的进去,机器经过一番研究之后,会懵懂滴从中找出一些规律,然后输出结果。
比如,机器并不能学习并识别猫的模型,但是可从海量的猫图片中,发现黑猫白猫两大类,然后把他们分类。
这,就是“无监督学习”。
▌强化学习
在机器学习中,还有一种方法,叫做强化学习,俗称:打一巴掌,给个甜枣。
让机器对问题作出判断,如果机器给出了错误的答案,就对机器进行“惩罚”,给与负面反馈。
如果机器给出了正确的答案,就对机器进行“奖励”,给与正面反馈。
整个过程,很像训练马戏团的猴子,久而久之,机器对这类事物的判断就会越来越趋向正确的方向。
通过奖惩来进行强化,这就是“强化学习”。
▌深度学习
接下来,轮到了机器学习领域最重要的方法:深度学习。
深度学习也使用了有监督/无监督学习的方法,但近10年里,深度学习发展迅猛,现在已经在机器学习中自成一派,成了当红炸子鸡。
虽然深度学习并不像上面图中那样,把机器沉在深水中学习,但是,深度学习的“水”还是挺深的。
深度学习采用了“深度神经网络”,这个“深度”其实是指神经网络的层数。
神经网络有点像一个多级的水管系统,左边是数据输入,中间设置了很多阀门,通过不断调节每个阀门的出水量,最终,让右边的输出,达到我们预期的结果。
不断调节阀门、优化结果的过程,就是对神经网络进行训练,这个过程需要大量的数据输入,也需要消耗大量的算力。
最终,训练优化好的“水管网”(模型),才能部署到生产系统中,学以致用。
如果从0到1回放整个过程,我们会发现,要完成一次机器学习/深度学习实战,非常复杂。
六步跑下来,一顿操作猛如虎。
企业需要有数据、有算力、懂算法、懂场景,要有数据科学家、行业业务专家、系统工程师、开发工程师、运维工程师……
难怪AI落地这么难,因为这个过程确实很艰辛。
幸运的是,现在主流的公有云服务商,都逐步开始推出全托管式的机器学习平台。
这就像是个机器学习全家桶,在云上一站式搞定机器学习的所有流程。
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