人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉将开启世界历史上最大的技术革命。尽管关于这四种技术有诸多讨论,但这些术语经常互换使用,而没有对其定义进行过明确的界定。
为了更好地理解这几个概念之间的关系,建议从外部看看它们是如何联系的。
人工智能是计算机科学的一个分支,通过运行程序,实现机器智能化。这是一个非常宽泛的概念,涵盖了从购物中心的自动门到目前最智能的系统。从这组程序中,我们可以进一步细化这个分支。
机器学习就是为计算机制定一套规则和任务,然后让它制定一种方法来完成这些任务。本质上,开始机器是没有知识的,通过试验和错误找到合适的解决方案。机器学习的核心是神经网络。
神经网络是一种算法和数据结构,其设计旨在使机器根据一系列输入对输出数据进行分类和预测。神经网络是一种类似于大脑的结构。它由节点(脑细胞)、连接和重量组成,并根据梯度下降原理工作。网络有两种运行模式:训练和推理。在训练模式中,大量的未知数据接入输入节点,并对重量进行调整。在推理模式中,未知数据接入输入节点,并且系统建议输出。对神经网络还有很多理解,但这是一个非常宽泛的概念。神经网络通常非常复杂,需要大量的计算能力来训练。
深度学习网络使用内部神经网络。深度学习网络和神经网络体系结构有很多共同点。它们既有输入输出层,又有训练和推理模式。但在Convolution和Max Pooling这样的深度学习网络中通常存在一些新的变化,使算法运行得更快,并且允许以更大的深度进行计算。简而言之,深度学习网络可以看作是神经网络的一个网络。
计算机视觉通过传感器给机器周围的物理世界提供知识。过去,这是一个非常脆弱和复杂的任务,需要特定的量身定制的算法来分析像素。这些算法不灵活,必须在特定的情况下使用,并且对旋转和光照特别敏感。硬件GPU近期发展的速度和规模支持计算机视觉利用深度学习网络,深度学习网络有助于减轻标准计算机视觉算法所经历的问题。
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關於作者
Jason Lee Gillikin在IoT產業已有六年的經歷,並協助開發更好更智慧化的產品。他擁有北卡羅來納州大學電腦科學和資訊系統碩士學位,以及物理和化學方面的學位。目前,他任職於澳门新葡平台网址8883電子的業務開發經理,並將這些產品推廣於市場上。可透過LinkedIn 或是 email聯繫他。