人工智能的基本术语

一、人工智能的基本术语

1、机器学习机器学习指的是计算机系统无需遵照显示的程序指令,而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。机器学习关注的是“如何构建能够根据经验自动改进的计算机程序”。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息数据库,系统就会学习到可用来预测的信用卡欺诈的模式。机器学习本质上是跨学科的,他采用了计算机科学、统计学和人工智能等领域的技术。机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。先如今,机器学习已经成为认知技术中最手可热的研究领域之一。深度学习深度学习在2006年被提出,是相对比较新的概念。深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点,是试图模仿大脑的神经元之间传递、处理信息的模式。显然,“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关的,“神经网络”也是其主要的算法和手段;或者,我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。强化学习强化学习为一个代理(Agent)在一个环境里设计一系列动作(Actions)以获得最优的未来长期回报(Reward)。

2、人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

3、人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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