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人工智能的基本術語

機器學習機器學習指的是計算機系統無需遵照顯示的程序指令,而只是依靠暴露在數據中來提升自身性能的能力。機器學習關註的是“如何構建能夠根據經驗自動改進的計算機程序”。比如,給予機器學習系統壹個關於交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當等信用卡交易信息數據庫,系統就會學習到可用來預測的信用卡欺詐的模式。機器學習本質上是跨學科的,他采用了計算機科學、統計學和人工智能等領域的技術。機器學習的應用範圍非常廣泛,針對那些產生龐大數據的活動,它幾乎擁有改進壹切性能的潛力。先如今,機器學習已經成為認知技術中最手可熱的研究領域之壹。深度學習深度學習在2006年被提出,是相對比較新的概念。深度學習是用於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡,並模仿人腦的機制來解釋數據的壹種機器學習技術。它的基本特點,是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞、處理信息的模式。顯然,“深度學習”是與機器學習中的“神經網絡”是強相關的,“神經網絡”也是其主要的算法和手段;或者,我們可以將“深度學習”稱之為“改良版的神經網絡”算法。強化學習強化學習為壹個代理(Agent)在壹個環境裏設計壹系列動作(Actions)以獲得最優的未來長期回報(Reward)。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的壹門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的壹個分支,它企圖了解智能的實質,並生產出壹種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

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