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【整理】人工智能AI 机器学习ML 深度学习DL 关系

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ai 人工智能 机器学习
人工智能、机器学习和深度学习的区别? – 知乎
【总结】
对于:
人工智能AI  机器学习ML 深度学习DL
之间的关系:
文字描述:机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。
图来表示:
人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘的区别是什么? – CSDN博客
的图,解释的很清楚:
其中 多隐含层神经网络,指的是:
另外一个解释:
人工智能是什么?对人工智能的误解你都了解吗?_ZNDS资讯
以及:
更详细一点的文字结构描述是:
Introduction · sklearn 中文文档
  • 监督学习
    • 广义线性模型
    • 线性和二次判别分析
    • 内核岭回归
    • 支持向量机
    • 随机梯度下降
    • 最近邻
    • 高斯过程
    • 交叉分解
    • 朴素贝叶斯
    • 决策树
    • 集成方法
    • 多类和多标签算法
    • 特征选择
    • 半监督学习
    • 等式回归
    • 概率校准
    • 神经网络模型(有监督)
  • 无监督学习
    • 高斯混合模型
    • 流形学习
    • 聚类
    • 双聚类
    • 分解成分中的信号(矩阵分解问题)
    • 协方差估计
    • 新奇和异常值检测
    • 密度估计
    • 神经网络模型(无监督)
对于
人工智能AI  机器学习ML 深度学习DL
的概念和逻辑范围是:
而关于AI的大范围内,包括:
人工智能AI  机器学习ML 深度学习DL
以及其他相关的不同技术领域的总体范围是:
i.MX RT助您跨界AI ——1. 开篇大吉

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