中山網絡公司 在2000年代早期，隨著大容量數據時代大量的細粒度事件數據的收集，隨著云計算和大規模并行處理基礎設施的進步，機器處理能力得到了極大的提高。我們不再局限于低功耗/簡單的模型。例如，當今最流行的兩種主流機器學習模型是隨機森林和梯度增強樹。然而，盡 管它們都非常強大，并提供非線性模型擬合訓練數據，數據科學家仍然需要仔細地創建功能，以達到良好的性能。人類使用計算機就有了智能化的訴求。也就是使用計算機或機器人能夠幫助人類做繁雜或者做不到的事情，從根本上來說，就是提升整個社會的生產效率 與此同時，計算機科學家重新使用了許多層的神經網絡來完成這些人類模擬任務。這給新出生的DNN（深度神經網絡）在圖像分類和語音識別的任務提供了一個重大的突破。這種學習方法（稱為強化學習）與傳統的有監督機器學習的曲線擬合方法有很大的不同。特別是，強化學習的發生非常迅速，因為每一個新的反饋（如執行一個動作和獲得一個獎勵）立即被發送來影響隨后的決定。強化學習已經獲得了巨大的成功在自動駕駛汽車以及AlphaGO（下棋機器人）。
中山網站優化 DNN的主要區別是，你可以發出原信號，（例如，RGB像素值）直接到DNN沒有創造任何特定于域的輸入特征。通過多層次的神經元（這就是為什么它被稱為"深"的神經網絡），能夠自動生成相應的功能，通過各層最后提供了一個很好的預測。這大大節省了"特征工程"的努力，也是數據科學家遇到的一個主要瓶頸。強化學習也提供了一個平滑的預測和優化集成，因為它保持一個信念的當前狀態和可能的轉移概率時采取不同的行動，然后作出決定，哪些行動會帶來最好的結果。 另一個關鍵的部分是如何模仿一個人（或動物）學習。想象一下感知/行為/獎賞周期的非常自然的動物行為。一個人或動物首先會通過感知他或她處于什么狀態來理解環境。基于這一點，他或她會選擇一個"動作"把他或她帶到另一個"狀態"，然后他或她會得到一個"獎勵"，如此循環重復。
中山網絡公司 相對于機器學習和深度學習，人工智能的概念更為寬泛。在機器學習方法興起之前，大部分的人工智能應用都是基于邏輯推理實現，即設定N多規則，在不同場景，讓機器或者程序做選擇。作為人工智能的一個分支，機器學習利用統計或者幾何表達的形式處理問題，專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識和技能。直到上世紀90年代，伴隨著互聯網行業的興起，機器學習掀起了人工智能領域一個新的熱潮。 原文鏈接 //soonrich.cn/news_1091.html
