人工智能的深度学习是指什么意思？好学么？_ZNDS问答

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人工智能的深度学习是指什么意思？好学么？

深度学习其实是机器学习的深化，本质就是分配权重的多重调整，是多条数学公式。机器学习就是对输入的数据进行分配权重，对分配权重后的数据通过一定的判断然后输出合适的数据。
权重就是数据的一台数值，代表这个数据重不重要，有多重要。分配权重的工具就是数学，线性代数，离散数学之类的。
机器学习

设定一台规则，使数据通过这个规则，对数据的一些特征进行判断，过滤掉一些无意义的，或者是不重要的数据。而如何调整这个规则的判断条件，更准确的过滤数据，就是机器学习。
一般而言，机器学习的规则需要专业的人主动设置。
深度学习

在机器学习的基础上，添加多层规则，数据依次经过每层规则，规则的层数称为深度，层数越多，数据过滤越充分，增加深度和调整规则的过程，就是深度学习。
深度学习可以需要大量的数据来调整规则。
人工智能

在深度学习的基础上，添加一台或多个调整规则的规则，通过输入数据和对输出数据的预测，对机器学习的调整方式进行自动优化，使之更高效，更合理的处理数据，优化的方法就称为人工智能。
举个例子：
一家公司招10个人，但是收到了20分简历，也就是输入20份数据，输出10份数据。
进行面试时，其中一轮面试内容的调整就相当于机器学习，简历上写的和面试时说的就是数据的特征，面试官的问题都会，面试者的数据权重提高，反之降低。
多轮面试内容的调整就相当于深度学习，面试官问不同层次的问题，在多个方面来判断你的数据，给予不同的权重。
人工智能就是通过面试者数据的特征，每一次面试都对问题的层次和权重进行自动调整，最终得到最合理的权重。
最后，权重越高，就职的概率越高，权重不足，简历打水漂。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一台新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一台复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

深度学习是一种机器学习的方法，是通过含有复杂结构，或由多重的非线性变化所构成的多个神经网络，对数据进行高层模糊计算。
深度学习其实就是人工智能神经网络的发展，这就好像我们人类的大脑的神经网络可以对所接触学习到的事物进行抽象化建模一样，AI通过网络环境中学习，并通过类生物的交互方式适应环境。

一般最简单易懂的，就是人工智能对于视觉的深度学习，在AI神经网络学习过程中，对于人脸的学习识别，它首先会从边缘开始读取识别，然后由外向内的逐层传递，在经历一次又一次的迭代更新后，最终就可以演化出对于人脸的智能识别能力

这就像你一遍又一遍的去观察一台人的面部细节，最终你会记住这个人的面部所有特征，甚至可以通过只观察某人的面部区域特征就可以判断他是谁

我相信很多人可以在看不到全貌的情况下，判断出这张嘴属于谁，这就是大脑神经网络深度学习后生成了模糊的自动分析能力。

最后关于你问的好学吗。如果是指你个人想学习这项技术的话，我推荐你可以看看特伦斯·谢诺夫斯基的《深度学习》这本书

深度学2113习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一台新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律5261和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和4102声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一台复杂的机1653器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及内其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识容别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

深度学习是人工智能机器学习的一台分支，深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，通俗理解是很多隐藏层的机器学习。
初学者需要了解pytroch或者tensorflow等工具，了解一些相关的数学方法即可入门，不是很难

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