机器学习人工智能，

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习人工智能的解答，让我们一起看看吧。

区块链与机器学习如何创造出最给力的人工智能？

这个问题对于区块链、机器学习、人工智能的关系没理清楚。现在新词很多，还是建议多看看基础内容，再提问。

人工智能代表新的生产力；而区块链技术有望革新生产关系（有前途，但还有距离）；而机器学习仅是实现人工智能的一种方法。

—希望对你有所帮助，欢迎互动沟通。马珂

谁知道大佬是如何使用机器学习和贝叶斯分类算法研究人工智能的？

首先不是使用机器学习（machinelearning）来研究人工智能（AI），机器学习是人工智能这门学科的一个分支，主要研究计算机学习的算法及理论，而贝叶斯分类算法是基于贝叶斯公式的一类分类算法，它还拥有很多衍生算法，对不同特性的数据进行分析，比起人工智能，贝叶斯更多的应用场景应该在大数据应用的数据挖掘中。

人工智能的深度学习是什么意思？好学么？

　　我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。

人工智能

　　首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：

• 弱人工智能

　　希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。

• 强人工智能

　　希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。

　　AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。

　　所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。

机器学习

　　机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

　　目前的机器学习可以分为三大类：

（1）有监督的学习

　　数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：

　　a.二元分类

　　简单粗暴地理解，即让AI做是非题

　　b.多元分类

　　可以理解为，让AI做选择题

　　c.回归分析

　　可以理解为，让AI做计算题

（2）无监督的学习

　　从现有数据并不知道预测的答案，无预测目标（labels）。

（3）强化学习

　　通过定义的动作、状态和奖励不断训练，使其学会某种能力。

　　机器学习有一个很有意思的技术，叫做人工神经网络。

　　人工神经网络（ANN：Artificial Neural Network）是一种模拟人脑神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。它可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。 因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

　　通过这两张图的对比，我们可以看到，机器学习中的人工神经网络很好地借鉴了人类神经网络的特点，是一种非常有意思的仿真。

深度学习

　　而深度学习是一种特殊的机器学习，是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

　　深度学习能直接对大量数据进行表征学习，来替代手工获取特征。深度学习与传统机器学习最主要的区别在于：随着数据规模的增加其性能也不断增长。引发深度学习热潮的一个标志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研发）击败了李世石九段。

　　相应的，深度学习有一个非常重要的技术，叫做卷积神经网络。

　　卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种典型的深度神经网络，它避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

总结

　　最后，我们用一张图来梳理一下人工智能、机器学习、深度学习的关系：

人工智能是一个很大的概念，包含了很多内容，其主要目的是想让机器能拥有类似于人的智能：比如说识别东西、对话、看书、艺术创作、游戏娱乐等等；

深度学习是人工智能领域的一种方法。也就是说深度学习可以实现人工智能的一些要求，比如说识别东西、对话。

深度学习其实是机器学习的深化，本质就是分配权重的多重调整，是多条数学公式。机器学习就是对输入的数据进行分配权重，对分配权重后的数据通过一定的判断然后输出合适的数据。

权重就是数据的一个数值，代表这个数据重不重要，有多重要。分配权重的工具就是数学，线性代数，离散数学之类的。

机器学习

设定一个规则，使数据通过这个规则，对数据的一些特征进行判断，过滤掉一些无意义的，或者是不重要的数据。而如何调整这个规则的判断条件，更准确的过滤数据，就是机器学习。

一般而言，机器学习的规则需要专业的人主动设置。

深度学习

在机器学习的基础上，添加多层规则，数据依次经过每层规则，规则的层数称为深度，层数越多，数据过滤越充分，增加深度和调整规则的过程，就是深度学习。

深度学习可以需要大量的数据来调整规则。

人工智能

在深度学习的基础上，添加一个或多个调整规则的规则，通过输入数据和对输出数据的预测，对机器学习的调整方式进行自动优化，使之更高效，更合理的处理数据，优化的方法就称为人工智能。

举个例子：

一家公司招10个人，但是收到了20分简历，也就是输入20份数据，输出10份数据。

进行面试时，其中一轮面试内容的调整就相当于机器学习，简历上写的和面试时说的就是数据的特征，面试官的问题都会，面试者的数据权重提高，反之降低。

多轮面试内容的调整就相当于深度学习，面试官问不同层次的问题，在多个方面来判断你的数据，给予不同的权重。

人工智能就是通过面试者数据的特征，每一次面试都对问题的层次和权重进行自动调整，最终得到最合理的权重。

最后，权重越高，就职的概率越高，权重不足，简历打水漂。

到此，以上就是小编对于机器学习人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习人工智能的3点解答对大家有用。