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南昌达内IT培训人工智能深度学习技术简介

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2023-06-28 10:26

随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了人工智能等新兴互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，人工智能深度学习技术简介。

南昌达内IT培训人工智能深度学习技术简介

深度学习问题是一个机器学习问题，指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。比如，我们可以从一些历史病例的集合中总结出症状和疾病之间的规律。这样当有新的病人时，我们可以利用总结出来的规律，来判断这个病人得了什么疾病。

机器学习仅仅是一种实现人工智能的方法论。

机器学习的主要目的是设计和分析一些学习算法，让计算机可以从数据(经验)中自动分析并获得规律，之后利用学习到的规律对未知数据进行预测，从而帮助人们完成一些特定任务，提高开发效率。

传统的机器学习模型主要关注后一步，即构建预测函数。但是实际操作过程中，不同预测模型的性能相差不多，而前三步中的特征处理对终系统的准确性有着十分关键的作用。特征处理一般都需要人工干预完成，利用人类的经验来选取好的特征，并终提高机器学习系统的性能。因此，很多的机器学习问题变成了特征工程(FeatureEngineering)问题。开发一个机器学习系统的主要工作量都消耗在了预处理、特征提取以及特征转换上。

为了提高机器学习系统的准确率，我们就需要将输入信息转换为有效的特征，或者更一般性地称为表示(Representation)。如果有一种算法可以自动地学习出有效的特征，并提高终机器学习模型的性能，那么这种学习就可以叫作表示学习(RepresentationLearning)。

在表示学习中，有两个核心问题：一是“什么是一个好的表示”;二是“如何学习到好的表示”。

为了学习一种好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示(从底层特征，到中层特征，再到高层特征)，从而终提升预测模型的准确率。所谓“深度”是指原始数据进行非线性特征转换的次数。如果把一个表示学习系统看作一个有向图结构，深度也可以看作从输入节点到输出节点所经过的长路径的长度。

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