中山网络公司 在2000年代早期，随着大容量数据时代大量的细粒度事件数据的收集，随着云计算和大规模并行处理基础设施的进步，机器处理能力得到了极大的提高。我们不再局限于低功耗/简单的模型。例如，当今最流行的两种主流机器学习模型是随机森林和梯度增强树。然而，尽 管它们都非常强大，并提供非线性模型拟合训练数据，数据科学家仍然需要仔细地创建功能，以达到良好的性能。人类使用计算机就有了智能化的诉求。也就是使用计算机或机器人能够帮助人类做繁杂或者做不到的事情，从根本上来说，就是提升整个社会的生产效率 与此同时，计算机科学家重新使用了许多层的神经网络来完成这些人类模拟任务。这给新出生的DNN（深度神经网络）在图像分类和语音识别的任务提供了一个重大的突破。这种学习方法（称为强化学习）与传统的有监督机器学习的曲线拟合方法有很大的不同。特别是，强化学习的发生非常迅速，因为每一个新的反馈（如执行一个动作和获得一个奖励）立即被发送来影响随后的决定。强化学习已经获得了巨大的成功在自动驾驶汽车以及AlphaGO（下棋机器人）。
中山网站优化 DNN的主要区别是，你可以发出原信号，（例如，RGB像素值）直接到DNN没有创造任何特定于域的输入特征。通过多层次的神经元（这就是为什么它被称为"深"的神经网络），能够自动生成相应的功能，通过各层最后提供了一个很好的预测。这大大节省了"特征工程"的努力，也是数据科学家遇到的一个主要瓶颈。强化学习也提供了一个平滑的预测和优化集成，因为它保持一个信念的当前状态和可能的转移概率时采取不同的行动，然后作出决定，哪些行动会带来最好的结果。 另一个关键的部分是如何模仿一个人（或动物）学习。想象一下感知/行为/奖赏周期的非常自然的动物行为。一个人或动物首先会通过感知他或她处于什么状态来理解环境。基于这一点，他或她会选择一个"动作"把他或她带到另一个"状态"，然后他或她会得到一个"奖励"，如此循环重复。
中山网络公司 相对于机器学习和深度学习，人工智能的概念更为宽泛。在机器学习方法兴起之前，大部分的人工智能应用都是基于逻辑推理实现，即设定N多规则，在不同场景，让机器或者程序做选择。作为人工智能的一个分支，机器学习利用统计或者几何表达的形式处理问题，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能。直到上世纪90年代，伴随着互联网行业的兴起，机器学习掀起了人工智能领域一个新的热潮。 原文链接 http://www.hf0760.com/news_1091.html
