机器学习
机器学习是一门让机器通过翻译,处理和分析数据解决现实问题的科学。
在机器学习下面,有如下三个分类:
1. 监督学习
2. 无监督学习
3. 强化学习
深度学习
深度学习是在高维数据上实现神经网络以获得洞察力和形成解决方案的过程。深度学习是机器学习的高级领域,可用于解决更高级的问题。
深度学习是Facebook面部识别算法,自动驾驶汽车,Siri,Alexa等虚拟助手背后的逻辑。
自然语言处理
自然语言处理(NLP)是指从人类自然语言中获取见解,与机器交流,拓展业务的科学。
Twitter使用自然语言处理技术在其推文中过滤掉带有恐怖主义色彩的词汇。亚马逊也使用该技术来了解客户评论,改善用户体验。
机器人学
机器人学是人工智能的一个分支,专注于机器人的不同分支和应用。人工智能机器人在现实环境中代理人类行动,通过可靠的行动来产生结果。
例如,索菲亚类人机器人就是机器人学分支下的人工智能。
模糊逻辑
模糊逻辑是一种基于“真实度”原则的计算方法,而不是通常的现代计算机逻辑,比如本质上的布尔值。
模糊逻辑用于医学领域以解决涉及决策的复杂问题。它们还用于自动变速箱,车辆环境控制等。
专家系统
专家系统是基于人工智能的计算机系统,它学习并回报人类专家的决策能力。
专家系统使用if-then逻辑符号来解决复杂问题。它们不依赖于传统的程序编程。专家系统主要用于信息管理,医疗设施,贷款分析,病毒检测等方面。
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