1 人工智能、机器学习、深度学习的关系

 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的。

“ 机器学习 ” 是通过算法，使用大量数据进行训练，训练完成后会产生模型

• 有监督的学习 supervised learning
• 无监督的学习 unsupervised learning
• 增强式学习 reinforcement learning

已经应用领域：推荐引擎、定向广告、需求预测、垃圾邮件过滤、医学诊断、自然语言处理、搜索引擎、证券分析、视觉识别、语音识别、手写识别等

“ 深度学习 ” 是机器学习的分支，其仿真人类神经网络的工作方式，常见深度学习架构有

• 多层感知器 multi-layer perceptron
• 深度神经网络 deep neural network ,DNN
• 卷积神经网络 convolutional neural network , CNN
• 递归神经网路 recurrent neural network , RNN

已经应用领域：视觉识别，语音识别，自然语言处理，生物医学等

 

另：

GPU（Graphics Processing Unit）为图形处理器，用于电脑的图形运算，

CPU与GPU的架构有本质的不同，CPU 含有数颗核心，为顺序处理进行优化；而GPU 则拥有高达数千个小型且高效的核心，发挥强大并行计算能力。

深度学习以大量矩形运算模拟神经元的工作方式，该工作方式特别适合并行计算。GPU通过大量核心并行计算，在深度学习训练中，GPU比CPU要快10~75倍。

Google 公司于2016年宣布人工智能专用芯片 TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元 / 张量处理芯片）来进行计算；TPU 是专为深度学习设计的特殊规格的逻辑芯片（IC），使得深度学习的训练速度更快。

2 机器学习介绍

机器学习的训练数据构成：

• 数据特征features
• 数据标签label

机器学习分为两个阶段：

• 训练Training
• 预测Predict

3 机器学习分类

3.1 有监督的学习

有监督的学习的数据具备特征features、预测目标/标签label两要素。通过算法训练并建立模型。当有新的数据时，我们将其进行预测。

• 二元分类，特征features的标签label有两个（离散）选项。
• 多元分类，特征features的标签label有至少两个（离散）选项
• 回归分析，特征features的标签label是连续的值。

3.2 无监督的学习

该方式无label标签。

如 cluster 集群算法将数据分成几个差异较大的群组，而群组内的相似度最高。

3.3 增强式学习

增强式学习原理：借助定义动作actions、状态states、奖励rewards的方式不断训练机器循序渐进，使其学会执行某项任务的算法。

常见算法有：Q-Learning、TD（Temporal Difference）、Sarsa 等。

如训练机器玩《超级玛丽》电子游戏就是借助不断训练学会玩游戏，对应状态有：

• 动作：左、右、跳
• 状态：当前游戏界面
• 奖励：得分、受伤

4 深度学习简介

一个输入层、一个输出层、N个隐藏层，所以称之为深度学习。