1樓：熱情的小強
機器深度學習的核心是神經網路，它是由很多層神經元組成的一種結構化模型。在傳統機器學習中，輸入資料通過特徵工程後送入模型訓練，對於複雜的非線性問題，需要手動設計大量的特徵才能獲得好的結果。而神經網路則可以通過多層非線性變換自動學習到更高階別和抽象的特徵表示，從而有效解決了複雜、異構、高維度資料的建模問題。
神經網路最早由rosenblatt在1958年提出，但是因為計算能力等限制而未被廣泛應用。隨著計算硬體的發展和資料量的增長，基於神經網路的深度學習方法開始在視覺、語音、自然語言處理等領域迅速崛起，並取得了一系列重要的突破，例如imagenet影象識別比賽的勝利，alphago圍棋挑戰等。
機器深度學習的過程主要包括模型的構建、資料預處理和優化三個方面。在模型的構建中，需要選擇合適的網路結構、損失函式和優化演算法等，並進行超引數調整以及模型的訓練、評估和調整。在資料預處理方面，需要將原始資料經過清洗、標準化、降維等操作得到符合網路要求的輸入資料。
在優化方面，需要選擇合適的學習率、正則化方法，並根據損失函式進行引數更新。
因此，可以說機器深度學習的核心是神經網路，但實現好乙個高效的深度學習模型還需要很多其他技術的支援和研究。
2樓：兆樂戎
我認為深度學習的核心就是反向傳播優化引數以及自動特徵提取（能替代一部分特徵工程，但是和特徵工程並不衝突）。
深度學習和傳統機器學習相比有哪些優勢?
3樓：燁燁帶你懂影視
一、資料依賴性
深度學習。與傳統的機器學習最主要的區別在於隨著資料規模的增加其效能也不斷增長。當資料很少時，深度學習演算法的效能並不好。這是因為深度學習演算法需要大量的資料來完美地理解它。
三、硬體依賴
深度學習演算法需要進行大量的矩陣運算，gpu 主要用來高效優化矩陣運算，所以 gpu 是深度學習正常工作的必須硬體。與傳統機器學習演算法。
相比，深度學習更依賴安裝 gpu 的高階機器。
二、特徵處理
特徵處理是將領域知識放入特徵提取器裡面來減少資料的複雜度並生成使學習演算法工作的更好的模式的過程。特徵處理過程很耗時而且需要專業知識。
深度學習嘗試從資料中直接獲取高等級的特徵，這是深度學習與傳統機器學習演算法的主要的不同。基於此，深度學習削減了對每乙個問題設計特徵提取器的工作。
例如，卷積神經網路。
嘗試在前邊的層學習低等級的特徵，然後學習部分人臉，然後是高階的人臉的描述。更多資訊可以閱讀神經網路機器在深度學習裡面的有趣應用。
當應用傳統機器學習演算法解決問題的時候，傳統機器學習通常會將問題分解為多個子問題並逐個子問題解決最後結合所有子問題的結果獲得最終結果。相反，深度學習提倡直接的端到端的解決問題。
機器學習和深度學習的區別
4樓：cda資料分析師
現在有很多人對機器學習和深度學習的概念並不是很明白，其實深度學習是機器學習中的一部分，而機器學習是深度學習的基礎，這兩個知識體系都是服務於人工智慧的。
通常我們用機器演算法來解析資料，學習資料，並從中做出理智的判定。根本上講，深度學習用於建立可自我學習和可理智判定的人工「神經網路」。我們可以說深度學習是機器學習的子領域。
而機器學習與深度學習對比具體體現在四方面：
第一是資料依賴。一般來說，效能是區別二者的最主要之處。當資料量小時，深度學習演算法表現不佳。這就是深度學習演算法需要大量的資料才能完美理解的唯一原因。
第二是硬體依賴通常，深度學習依賴於高階裝置，而傳統學習依賴於低端裝置。因此，深度學習要求包含gpu，這是它工作中不可或缺的一部分。它們還需要進行大量的矩陣乘法運算。
第三是功能工程化，在此，領域知識被用於建立特徵提取器，以降低資料的複雜性，並使模式對學習演算法的工作原理上更可見，雖然處理起來非常困難。 因此，這是耗時並需要專業知識的。
第四是解決問題的方法，一般來說，我們使用傳統演算法來解決問題。但它需要將問題分解為不同的部分以單獨解決它們。要獲得結果，請將它們全部合併起來。
5樓：網友
深度學習是機器學習的一種。
6樓：中公教育it優就業
簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化。
三者關係：舉個例子：通過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確**具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。
7樓：匿名使用者
網路上那麼多深度學習的資料，學習了很多之後還是懵懵懂懂的。自從我上週聽了菜鳥窩的ai免費公開課，才算真正明白。老師通過橫向對比的方式，讓我瞭解乙個普通的程式和機器學習演算法的相同點/差別點是什麼？
對於程式而言就是要乙個準確的結果，而對於機器學習而言我們要的是規則。
機器學習有聚類演算法和分類演算法，這是常見的一些機器學習演算法。網路上大多數資料都顯示深度學習只是機器學習的一種特殊型別，今天我們從另乙個角度來看，其實深度學習是另外一類演算法的集合，深度學習的核心是網路深度和網路結構。網路深度是乙個相對概念，沒有說乙個隱藏層要大於多少才算深度學習。
深度學習的另外乙個核心是網路結構：深度自信網路、神經網路、迴圈網路、卷積網路都各自是一種結構。按照結構的不同，有不同的分類，比如lstm、resnet都是一種特殊的結構，而不是一種特殊的演算法。
lstm是深度學習演算法領域中的一種網路結構，千萬不要理解為一種演算法。
什麼是機器學習和深度學習？
8樓：神偷奶巴
雖然ai歌手和**創作目前還處於起步階段，但隨著技術的不斷發展，它有望在未來成為主流。
ai歌手利用機器學習和深度學習技術，通過分析大量的**資料和藝術家的風格，能夠創作原創**，並以人工生成的聲音演唱。這種技術有一些潛在的優勢，例如：
1. 創造力和多樣性：ai歌手可以從不同風格和曲風中吸收靈感，並創造出新的**作禪沒品。它們可以在短時間內生成大量不同風格的**，展現出多樣性和創造力。
2. 跨語言和文化：ai歌手可以輕鬆地適應不同語言和文化的**創作，消除了語言和文化差異對**傳播的限制。
3. 24/7 表演：與人類藝術家相比，ai歌手可以在任何時間表演，沒有疲勞和限制。這種可持續的表演能力使得**在全球範圍內更加可及。
除了**領域，ai技術還喚模可以應用到許多其他場景：
1. 影視製作：ai可以用於電影**的創作和配樂，根據情節和情感自動生成適合的**。
2. 廣告和營銷：ai可以生成具有吸引力和個性化的廣告**，根據目標受眾的偏好和行為進行定製。
3. 遊戲開發：ai可以創作遊戲**和聲效，提供更加沉浸式和個性化的遊戲體驗。
5. 教育和創意工具：ai可以作為**教學和創作的輔助工具，提供指導和創意啟發。
需要注意的是，儘管ai在**創作和表演方面取得了一些令人印象深刻的成果，人類藝術家的創造力和情感表達仍然是不可替代的。將ai與人類藝術家的才能結合使用，可能會創造出更加豐富。
隨著技術的迅猛發展，人工智慧在各個領域展現出巨大的潛力，**界也不例外。近年來，ai歌手的出現引發了廣泛的討論和關注。能否預見未來ai歌手是否會成為**產業的主流呢？
本文將**這一問題，並分析ai歌手技術的前景以及其可能應用到的各種場景。
ai歌手的潛力： ai歌手是通過機器學習和深度學習技術生成**和聲音，並具備演唱能力的虛擬藝術家。這種技術在創造力和多樣性、跨語言和文化、24/7表演等方面展現出獨特的優勢。
和襲緩首先，ai歌手可以融合各種**風格和曲風，創作出獨特的**作品，從而滿足不同人群的**口味。其次，ai歌手不受語言和文化差異的限制，能夠輕鬆適應全球不同地區的**市場。再者，ai歌手不受時間和空間的限制，可以隨時進行表演，為全球觀眾提供持續的**體驗。
機器學習和深度學習的關係
9樓：一諾喔
深度學習與機器學習的關係：機器學習是深度學習的基礎。 在銷陵族機器視覺和深度學習中，人類視覺的力量和對視覺資訊的理解可以被再現甚至超越。
藉助深度學習，作為機器學習的一部分。機器學習中的另一種技術是例如「超級向量機」。與深度學習相比，必須手動定義和驗證功能。
深度學習的方法是給機器一張**，讓機器自己汪段去提取特徵，進而**出是否是熊貓，若**失敗，神經網路通過前向傳遞，告訴神經網路**出現了錯誤，重新進行識別，直到識別正確為止，最著名的便是這幾年大火的cnn卷積神經網路。
機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析資料、從中學習，然後對真實世虧弊界中的事件做出決策和**。與傳統的為解決特定任務、硬編碼的軟體程式不同，機器學習是用大量的資料來「訓練」，通過各種演算法從資料中學習如何完成任務。
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。它是人工智慧核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑。
機器學習與深度學習有什麼不同
10樓：談墨語
機器學習和深度學習之間的 5 個主要區別：
1. 人為干預。
對於機器學習系統，人類需要根據資料型別（例如，畫素值、形狀、方向）識別並手動編碼應用特徵，而深度學習系統則試圖在沒有額外人工干預的情況下學習這些特徵。以面部識別程式為例。此程式首先會學習檢測識別人臉的邊緣和線條，然後是人臉的更重要部分，最後是人臉的整體樣貌。
這樣做會涉及到大量資料，隨著時間的推移和程式自我訓練，正確答案（即準確識別面部）的概率會逐漸增加。這種訓練是通過使用神經網路進行的，類似於人腦的工作方式，不需要人類重新程式設計。
2. 硬體。
由於要處理的資料量和所用演算法中涉及的數學計算的複雜性不同，深度學習系統需要比簡單的機器學習系統更強大的硬體。用於深度學習的一種硬體是圖形處理單元 (gpu)。機器學習程式可以在沒有那麼多計算能力的低端機器上執行。
3. 時間。
正如我們所瞭解的，由於深度學習系統需要龐大的資料集，而且它涉及的引數和數學公式非常之多，因此深度學習系統會需要大量訓練時間。機器學習可能需要幾秒鐘到幾個小時，而深度學習可能需要幾個小時到幾周的時間！
4. 方法。
機器學習中使用的演算法傾向於對不同部分進行資料解析，然後將這些部分組合起來從而得出結果或解決方案。深度學習系統一次解決整個問題。例如，你想用乙個程式來識別影象中的特定物件（它們是什麼以及它們所在的位置——肆悉伍例如停車場汽車上的車牌），你必須通過機器學習完成兩個步驟：
首先是物體檢測，然後是物體識別。而使用深度學習程式，你只需要輸入影象，通過訓練，程式將在乙個結果中返回識別的物件及其在影象中的位置。
5. 應用。
通過上述差異，你可能已經意識到機器學習和深度學習系統會用於不同的應用程式。使用地點：基本的機器學習應用程式包括**程式（例如****市場的**或下一次颶風襲擊的時間和地點）、垃圾郵件識別符號以及為醫療患者設計循證**計劃的程式。
除了上面裂或提到的 netflix、**流**服務和麵部識別的陸念例子之外，深度學習另乙個廣為人知的應用領域便是自動駕駛汽車——該程式使用多層神經網路來做一些事情，比如確定要避開的物體、識別交通燈並知道何時加速或減速。
機器學習和深度學習之間的區別有哪些
機器學習最基本的做法，是使用演算法來解析資料 從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和 與傳統的為解決特定任務 硬編碼的軟體程式不同，機器學習是用大量的資料來 訓練 通過各種演算法從資料中學習如何完成任務。機器學習直接 於早期的人工智慧領域。傳統演算法包括決策樹學習 推導邏輯規劃 聚類 強化學習和...
深度學習的概念，發展狀況以及和機器學習的區別和應用
內容來自使用者 天成資訊 深度學習的概念 發展狀況以及和機器學習的區別和應用隨著人工智慧的熱度不斷攀升，深度學習和機器學習作為實現ai的技術得到了充分的關注，兩者在計算機視覺和自然語言處理等領域產生著巨大的影響，同時也是無人駕駛汽車的關鍵技術。深度學習是什么？在深度學習中，計算機學習直接從影象 文字...
智力的核心是什麼,智力的核心是什麼
思維是智力的核心成分 思維是智力的核心成分 一 思維是多種學科回 研究的對答象 思維是多種學科研究的物件,而心理學主要從智力的角度研究思維。所謂智力和能力,就是指運用已有的知識與經驗,成功地解決某種問題 或完成任務 且並表現出良好適應性的個性心理特徵。二 智慧結構 1.天賦或者心理機制的亞結構 即思...