插件機、人工智能、深度學習三者的區別和聯系
作者:創達插件機
發布時間:2020-12-20
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智能化的領域里呈現出插件機、異形插件機、人工智能,它與互聯網時代下延伸出不同的職位、人才、技能等相接近的關系網。
人工智能里的機器學習是一種實現人工智能的方法,插件機及插件系統成為一種支配力,深度學習是一種實現機器學習的技術。我們就用最簡單的方法——同心圓,可視化地展現出它們三者的關系。
近不久業界有一種錯誤的較為普遍的意識,即“深度學習最終可能會淘汰掉其他所有機器學習算法”。這種意識的產生主要是因為,當下深度學習在計算機視覺、自然語言處理領域的應用遠超過傳統的機器學習方法,并且媒體對深度學習進行了大肆夸大的報道。
利用插件機而生產出來的產品形成了深度學習,作為目前最熱的機器學習方法,但并不意味著是機器學習的終點,起碼目前存在以下問題:
1. 插件機系統研制出深度學習模型需要大量的訓練數據,才能展現出神奇的效果,但現實生活中往往會遇到小樣本問題,此時深度學習方法無法入手,傳統的機器學習方法就可以處理;
2. 制造業中部分插件機,采用傳統的簡單的機器學習技術,可以很好地解決了,沒必要非得用復雜的深度方法;
3. 插件機的系統模式引導深度學習的思想,來源于人腦的啟發,但絕不是人腦的模擬,舉個例子,給一個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,人類的學習過程往往不需要大規模的訓練數據,而現在的深度學習方法顯然不是對人腦的模擬。
能夠把異形插件機、人工通知、深入學習巧妙的結合起來,將是系統化的融入與嵌入法。它是一種技術的升級與升華,是否能夠運用到生活中,需要專業人士、多次實踐做基底。
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責編:品溪