一直以來，機器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。

一、AI、DL、ML有何區(qū)別

人工智能、深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)都是為了解決目前遇到的各種技術(shù)瓶頸，而創(chuàng)造出來的一種新的解決問題的技術(shù)。其中深度學(xué)習(xí)屬于機器學(xué)習(xí)的一種方式，而機器學(xué)習(xí)又屬于人工智能的一種方式。人工智能的兩個關(guān)鍵的技能是深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)。相當于都屬于是人工智能，但是解決的問題程度不一樣，比如說，機器學(xué)習(xí)通常是解決比較復(fù)雜的問題，并且進行分析。

那什么又是機器學(xué)習(xí)呢?適用于演繹法和歸納法。指的是根據(jù)人或者是動物在以前獲得經(jīng)驗的數(shù)據(jù)中，照搬現(xiàn)有經(jīng)驗或者通過常規(guī)邏輯得出預(yù)測結(jié)果。比如在之前，人是先把自己已經(jīng)獲得的經(jīng)驗，根據(jù)一定的規(guī)律去歸納總結(jié)，自我提出假設(shè)，設(shè)定新的問題應(yīng)對解決方案，并且根據(jù)已有的經(jīng)驗可以大概預(yù)測未來可能發(fā)生的情況。

機器學(xué)習(xí)就是把這些數(shù)據(jù)錄入計算機，形成歷史數(shù)據(jù)保存，通過對模型不斷地訓(xùn)練模擬，也可以輸入新的數(shù)據(jù)進行檢驗。但是有一個缺點，那就是機器學(xué)習(xí)無法預(yù)知未來的可能性，沒有辦法舉一反三。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一個開端，也是機器學(xué)習(xí)的算法之一。由于深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一種，所以深度學(xué)習(xí)也是通過以往人的經(jīng)驗，把已知數(shù)據(jù)去整理歸納起來，對新的問題進行檢驗。但是深度學(xué)習(xí)也有它的迷人之處，魅力就在于它的數(shù)學(xué)表達特別的強!

深度學(xué)習(xí)是由數(shù)學(xué)和機器學(xué)習(xí)支撐起來的，尤其是數(shù)學(xué)特別重要。這里的數(shù)學(xué)不是我們的學(xué)科數(shù)學(xué)，它是一種數(shù)字的表達，相當于多種算法，復(fù)雜且多解。

究其根本都只是一種解決問題的算法而已。所以都在尋找這樣一個函數(shù)，能夠表達出簡單或者是復(fù)雜的關(guān)系，并且能夠準確得出輸入數(shù)據(jù)之間的結(jié)果。就像是語音回答，人機問答系統(tǒng)等。

直接來說，深度學(xué)習(xí)就如剛才提到的，它是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的。它是有著一層層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息輸送的，已經(jīng)確定的信息，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一層又一層，再進行整合歸納，這樣每一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有一個函數(shù)了。

又因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層的函數(shù)累加，那么這個總的值就無限趨近于目標總值，這樣就能得到一個“近似值”。這樣再在上面輸入其他的數(shù)值就可以無限接近，然后進行驗真。但是如果想嘗試而刻意地去人為實踐，基本是很難做到的。

二、構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)避免什么錯誤

1. 未使用正確標記的數(shù)據(jù)集

任何機器學(xué)習(xí)項目的第一階段都是發(fā)展對業(yè)務(wù)需求的理解，在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，您需要一項明確定義的策略。訓(xùn)練模型時，獲得正確的標記數(shù)據(jù)是開發(fā)者面臨的另一項挑戰(zhàn)，這不僅可以幫助您獲得最佳結(jié)果，還可以使機器學(xué)習(xí)模型在最終用戶當中顯得更可靠。

2. 使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可能會導(dǎo)致機器學(xué)習(xí)模型在運行中出現(xiàn)問題，因為未驗證的數(shù)據(jù)可能存在錯誤，比如重復(fù)、數(shù)據(jù)沖突、缺少分類等。使用未驗證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)工程師在AI開發(fā)中最常見的錯誤之一。因此，在將數(shù)據(jù)用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前，需要仔細檢查原始數(shù)據(jù)集，并消除不需要或不相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助AI模型以更高的準確性發(fā)揮功效。

3. 使用不足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

如果數(shù)據(jù)不足，會降低AI模型成功的概率。因此，在開始構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型前，我們需要根據(jù)AI模型或行業(yè)的類型，準備充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，如果是深度學(xué)習(xí)，還需要更多的定性數(shù)據(jù)集和定量數(shù)據(jù)集，以確保模型可以高精度運行。

4. 使用已經(jīng)在使用的數(shù)據(jù)來測試模型

機器學(xué)習(xí)模型是通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和概括而構(gòu)建的，然后將獲取的知識應(yīng)用于從未見過的新數(shù)據(jù)中進行預(yù)測并實現(xiàn)其目的。因此，我們應(yīng)避免重復(fù)使用已經(jīng)用于測試模型的數(shù)據(jù)，在測試AI模型的功能時，使用之前沒有用于機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的新數(shù)據(jù)集進行測試非常重要。

5. 單獨依靠AI模型學(xué)習(xí)

在訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型時，如果一直重復(fù)，我們將不會了解到真實世界數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)之間是否存在任何差異，以及組織將采取何種方法來驗證和評估模型的性能，這一點很重要。所以，開發(fā)者需要確保AI模型以正確的策略進行學(xué)習(xí)。為確保這一點，您必須定期檢查AI訓(xùn)練過程及其結(jié)果，以獲得最佳結(jié)果。

以上便是小編此次帶來的有關(guān)機器學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。