TensorFlow - 人工智能

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人工智能包括通过机器和专用计算机系统对人类进行仿真的过程,人工智能的示例包括学习,推理和自纠正。 

机器学习是人工智能的分支,它可以学习任何新数据和数据模式的系统和算法。

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让无涯教程专注于下面提到的维恩图,以了解机器学习和深度学习的概念。

Venn diagram

深度学习是机器学习的一部分,数据转换的主要动机是提高其知识水平,以便在将来获得更好的输出,为特定系统提供更接近所需输出的输出。机器学习包括"模式识别",其中包括识别数据中模式的能力,模式应该经过训练以期望的方式显示输出。

机器学习可以两种不同的方式进行训练-

  • 有监督培训
  • 无监督培训

有监督学习

监督学习或监督训练包括以下过程:将训练集作为输入提供给系统,其中,每个示例都标有所需的输出值。使用特定损失函数的最小化来执行这种类型的训练,该函数表示相对于所需输出系统的输出误差。

训练完成后,针对训练集(也称为验证集)中不相交的示例,测量每个模型的准确性。

监督学习

示例说明"监督学习"的最好示例是一堆照片,其中包含信息。在这里,用户可以训练模型以识别新照片。

无监督学习

在无监督学习或无监督培训中,系统寻找具有共同特征的数据,并根据内部知识特征对其进行更改,这种学习算法基本上用于聚类问题。

最好的示例来说明"无监督学习"是一堆没有信息的照片,以及带有分类和聚类的用户训练模型。由于没有给出任何信息,因此这种训练算法可以在假设条件下使用。

无监督学习

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