插件機(jī)、人工智能、深度學(xué)習(xí)三者的區(qū)別和聯(lián)系
作者：創(chuàng)達(dá)插件機(jī)
發(fā)布時(shí)間：2020-12-20
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智能化的領(lǐng)域里呈現(xiàn)出插件機(jī)、異形插件機(jī)、人工智能，它與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下延伸出不同的職位、人才、技能等相接近的關(guān)系網(wǎng)。
人工智能里的機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，插件機(jī)及插件系統(tǒng)成為一種支配力，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們?nèi)叩年P(guān)系。
近不久業(yè)界有一種錯(cuò)誤的較為普遍的意識(shí)，即“深度學(xué)習(xí)最終可能會(huì)淘汰掉其他所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法”。這種意識(shí)的產(chǎn)生主要是因?yàn)?，?dāng)下深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并且媒體對深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了大肆夸大的報(bào)道。
利用插件機(jī)而生產(chǎn)出來的產(chǎn)品形成了深度學(xué)習(xí)，作為目前最熱的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但并不意味著是機(jī)器學(xué)習(xí)的終點(diǎn)，起碼目前存在以下問題：
1. 插件機(jī)系統(tǒng)研制出深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能展現(xiàn)出神奇的效果，但現(xiàn)實(shí)生活中往往會(huì)遇到小樣本問題，此時(shí)深度學(xué)習(xí)方法無法入手，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法就可以處理；
2. 制造業(yè)中部分插件機(jī)，采用傳統(tǒng)的簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以很好地解決了，沒必要非得用復(fù)雜的深度方法；
3. 插件機(jī)的系統(tǒng)模式引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)的思想，來源于人腦的啟發(fā)，但絕不是人腦的模擬，舉個(gè)例子，給一個(gè)三四歲的小孩看一輛自行車之后，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十有八九能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學(xué)習(xí)過程往往不需要大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)方法顯然不是對人腦的模擬。
能夠把異形插件機(jī)、人工通知、深入學(xué)習(xí)巧妙的結(jié)合起來，將是系統(tǒng)化的融入與嵌入法。它是一種技術(shù)的升級與升華，是否能夠運(yùn)用到生活中，需要專業(yè)人士、多次實(shí)踐做基底。
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責(zé)編：品溪
