大数据人工智能训练？
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神经网络作为机器学习的一个分支，将认知科学引入机器学习大数据培训是骗局，模拟生物神经系统对现实世界的交互反应，并取得了良好的效果。
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一篇了解人工智能、机器学习和深度学习区别的文章
为了理解三者之间的关系，我们来看一张图：如图：人工智能最大，这个概念最先出来；然后是稍后出现的机器学习；最后是深度学习 AI 爱毛猫。
从萧条到繁荣自从人工智能一词在 1956 年达特茅斯会议 ( ) 上被计算机科学家确认以来，关于人工智能的想法一直不乏其人，研究人员不遗余力地对其进行研究。
在随后的几十年中，人工智能首先被吹捧为人类文明光明未来的关键，然后被认为是一种过于自大的突发奇想。但人工智能在过去几年爆发了，尤其是在 2015 年之后。
在很大程度上，由于图形处理单元 (GPU) 的广泛使用，并行处理速度更快、成本更低且功能更强大。
此外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据（大数据运动）的出现：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。让我们从人工智能、机器学习和深度学习的深度学习发展历程说起。
人工智能 在达特茅斯会议上，AI 先驱者们的梦想是通过当时新兴的计算机来构建具有类人智能的复杂机器。
这就是我们所说的“通用人工智能”（）概念，一种具有五种人类感官（以及更多）、推理能力和我们思考方式的神奇机器。
我们在电影中见过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO 和人类敌人的终结者。迄今为止，AGI 机器只存在于电影和科幻小说中大数据培训是骗局，原因很简单：我们就是做不到，至少现在还做不到。
我们能做的就是“弱人工智能”（）：在人类水平甚至超越人类技术的水平上执行某些任务的能力。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术具有人类智能的一面。但是他们是怎么做到的呢？智慧从何而来？
这就涉及到下一个同心圆：机器学习。机器学习机器学习是一种实现人工智能的方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究人员，已经开发的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、强化学习和贝叶斯网络。
简单来说，机器学习是使用算法来分析数据、从中学习并做出推断或预测。与使用一组特定指令的传统手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，从而让机器学习如何完成任务。
多年来，计算机视觉一直是机器学习的最佳用途之一，尽管它也需要大量手工编码才能完成任务。
研究人员会手动编写一些分类器()，例如边缘检测过滤器，以帮助程序识别物体的边界；模式检测分类器来确定一个对象是否有八张脸；和识别“S-T-O-P”的分类器。
基于这些手写分类器，他们开发了用于理解图像和学习如何判断是否有停车标志的算法。但由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，往往容易出错。深度学习 深度学习是一种实现机器学习的技术。
早期机器学习研究人员也开发了一种称为人工神经网络的算法，但几十年来一直默默无闻地发明出来。神经网络的灵感来自人类大脑：神经元之间的相互联系。
但是，人脑中的神经元可以连接到一定范围内的任何神经元，而人工神经网络中的数据传播则经过不同的层和方向。例如，您可以将图像切成小块并将它们输入神经网络的第一层。
在第一层进行初步计算，然后神经元将数据传递到第二层。任务由第二层的神经元执行，以此类推，直到最后一层，然后输出最终结果。每个神经元为其输入分配一个权重：该神经元相对于正在执行的任务的正确和错误程度。
最终的输出是由这些权重共同决定的。所以让我们回到上面提到的停车标志示例。停车标志图像的属性被一一细分，然后由神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和运动。
神经网络的任务是确定这是否是一个停车标志。它会给出一个“概率向量”( )，它实际上是基于权重的猜测。
在本文的示例中，系统可能 86% 确定图像是停车标志，7% 确定图像是限速标志等。然后网络架构告诉神经网络它是否正确决定。
然而，问题在于，即使是最基本的神经网络在计算上也很昂贵，因此在当时这不是一种可行的方法。
然而，由多伦多大学教授领导的一小群热心研究人员坚持采用这种方法，最终允许超级计算机并行执行算法并证明其有效。
如果我们回到停车标志的例子，神经网络很有可能被训练为经常给出错误的答案。这意味着需要不断的训练。
训练需要数万甚至数百万张图像，直到神经元的输入权重调整得如此精确，以至于几乎每次都能给出正确的答案。
但幸运的是，神经网络记住了你母亲的脸； Ng 于 2012 年在 实施了一个猫识别神经网络。
如今，在某些情况下，经过深度学习训练的机器在图像识别方面的表现优于人类，包括寻找猫、识别血液中的癌症迹象等等。 学习了围棋并为游戏训练了很多：不断与自己对战。
总结人工智能是智能的根源，机器学习是支持人工智能的计算方法的部署。简单来说，人工智能是科学，机器学习是让机器更智能的算法，机器学习在一定程度上实现了人工智能。
本文作者曾任《连线》杂志主编，现为硅谷知名投资公司合伙人。
人工智能、机器学习、神经网络和深度神经网络之间有什么关系？
这些概念经常遇到，可能会有些混淆。我将在这里解释它们。人工智能，顾名思义，ce，缩写就是众所周知的AI。
它是赋予计算机人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。
在细分方面，机器感知包括机器视觉、NLP，学习包括模式识别、机器学习、强化学习、迁移学习等，记忆如知识表示，决策包括规划、数据挖掘、专家系统等。上面的划分可能有一些逻辑上的重叠，但是更方便大家理解。
其中，机器学习（ML）逐渐成为热门学科。主要目的是设计和分析一些学习算法，使计算机能够从数据中获得一些决策功能，从而帮助人们解决一些特定的任务，提高效率。
其研究领域涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等学科。
神经网络，主要指人工神经网络（ork，ANN），是机器学习算法中更接近生物神经网络特点的数学模型。
通过模拟人类神经网络的结构和功能，由大量“神经元”组成一个复杂的神经网络，模拟神经元刺激和抑制的过程，最终完成复杂的运算。
深度神经网络可以理解为更复杂的神经网络。随着深度学习的快速发展，它已经超越了传统的多层感知器神经网络，具备了对空间结构（卷积神经网络）和时间序列处理（循环神经网络）的处理能力。
所以在以上四个概念中，人工智能是最广泛的概念，机器学习是最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，深度神经网络是神经网络的增强版。请记住这一点。
人工智能需要学习什么？有没有可能没有依据？
“ce:(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）是关于“老派”人工智能的最佳书籍。
本书提供了人工智能领域的总体概述，并解释了您需要了解的所有基本概念。
加州大学伯克利分校的（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一个非常有趣的动手项目（训练 AI 玩游戏）来解释基础知识。
我建议将 AIMA 与视频一起阅读，因为它以书为基础，从不同的角度解释了许多相似的概念，使它们更容易理解。比较深入，对初学者来说是很好的资源。
大脑是如何工作的 如果您对人工智能感兴趣，您可能想知道人脑是如何工作的，以下书籍以直观和有趣的方式解释了最好的现代理论。
的（有声读物）哥德尔、巴赫 我建议从这两本书入手，它们很好地解释了大脑如何工作的一般理论。
其他资源：（How to a Mind）（有声读物）.ience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入 NS。
它谈到了核心科学、神经解剖学等。非常有趣，但也很长——我还在读它。
四、数学 以下是开始学习 AI 需要了解的非常基本的数学概念： 微积分理念（可汗学院微积分视频）（麻省理工学院多元微积分讲座）线性代数（可汗学院线性代数视频） （MIT 线性代数视频） （编码矩阵）– 布朗大学线程代数 CS 课程概率与统计可汗学院（概率）和（统计学）视频（edx 概率课程）五、计算机科学要掌握 AI，您需要熟悉计算机科学和编程。
如果您刚刚开始，我建议您阅读（深入）这本书，它涵盖了您在编程中需要的大部分内容。
要更深入地了解计算机编程的本质，请观看此经典课程（麻省理工学院课程）。这是一门关于 lisp 和计算机科学基础的课程，是基于 CS 结构和计算机程序解释的最有影响力的书籍之一。
什么是人工智能的内部神经网络？
什么？你接触过神经网络吗？
很神奇，人工智能与神经网络没有直接关系（神经元芯片出来后就不行了），但是人工智能模仿了神经网络的一些功能。 50年后，或许可以完全模仿，在此期间，计算机技术有可能以现在的发展速度发展。
真正实现的那一天，人类的未来会到来吗？