塔蒂亚娜·格拉萨斯
19 年 2 月 26 日 | 5 分钟阅读
代表深度学习思想的大脑
阅读时间： 4 分钟
我们正在走向人工智能的崛起，如果您也是一名科学爱好者，您肯定会醒来等待有关新技术出现的消息，这些新技术已成为我们日常生活不可或缺的一部分。
深度学习是人工智能新兴发展的推动力之一，我们今天要讨论的正是这个概念。
了解人工智能、机器学习和深度学习
要谈论深度学习，就必须充分了解它所属的宇宙。在开始神经网络之旅之前，我们必须明确两个初始概念：人工智能和机器学习。让我们开始吧：
人工智能
人工智能是计算机科学领域的一个分支学科，旨在通过创造机器来模拟智能行为。
这些行为可以非常多样化：驾驶、识别声音、分析模式等等。因此，人工智能寻求像人类一样的推理能力，能够通过自然语言进行交互，利用所获得的结果进行学习，适应环境并快速有效地解决问题。
人工智能涵盖了被认为是智能的不同类别的行为。对于再现运动的机器，我们有机器人技术。对于理解语言的能力，有自然语言处理领域。
但没有什么比学习能力更能定义智能体的行为了。在这里我们继续下一个概念。
机器学习
机器学习是人工智能的一个分支，旨在赋予机 马来西亚telegram 器学习的能力。这种学习是通过从一组经验中概括知识来实现的。
与其他类别不同的是，其他类别之前被编程为通过动作或声音来模仿行为，而在机器学习中，机器可以访问大量数据。通过这种方式，机器仅被编程来处理数据、寻找模式、做出预测并自行学习如何行动。
它的主要重点是学习，而不仅仅是复制预定义的编程。也就是说，对机器进行编程使其移动与对其进行编程以使其学习移动不同，您注意到其中的区别了吗？
在机器学习中，我们发现不同的算法方法可以覆盖不同类型的应用程序。这些方法包括决策树、回归模型、分类模型等等。
但只有通过神经网络领域的发展，我们才能发现与人类学习能力的相似之处：以与人脑相同的方式进行信息分类，或者也称为深度学习。
深度学习
该模型模仿人脑的连接性，对数据集进行分类并查找它们之间的相关性。深度学习基于神经网络，具有区分学习优先级、分级处理信息的能力。因此，他们的学习是分阶段进行的。
在第一个级别，学习更具体的数据，然后在后续级别，使用先前学习的数据来理解更抽象的概念。假设我们希望深度学习来了解魔方是什么。在这种情况下，我们可以向机器提供图像：
为了理解它，深度学习将创建不同的学习层。例如，在第一层中，他可以识别物体的形状，并得出结论，它是立方体形状。在第二层中，您可以观察颜色图案，在第三层中，分析图像的像素，以识别分隔颜色的线条。
学习可以无限层地继续，直到机器收集所有特征并得出最终结果。
这正是我们大脑在解释信息时所做的事情，当然，是在千分之一秒内。
深度学习及其技术
正如您所看到的，深度学习只有通过数据解释才能成为可能，这就是为什么它正在成为人工智能世界的增长趋势。当前，我们正处于信息时代。随着数字化的到来和存储设备的进化，我们积累的数据越来越多，这使得模型的快速发展成为可能。
在我们的日常生活中，我们已经遇到了深度学习。作为一个例子，我们可以提到面部识别。最近在巴塞罗那安装采用这种技术的 ATM 机也是一个好消息。
您是否已经想知道Netflix在推荐电影或电视剧时为何总能做出正确的选择？他们的建议无非是根据你向平台提供的信息进行数据分析。 Netflix 只是在了解您。
我们还可以提到自动驾驶汽车的进步，自动驾驶汽车不需要人工驾驶，因为它们可以自己学习路线和交通标志。
深度学习的未来
毫无疑问，深度学习已经是人工智能的革命。趋势是越来越多类似人类感知的智能技术得到推广，也许用不了多久，好莱坞科幻电影就会更加接近现实。
我们生活在数据热潮中。所有行业对能够了解积累的数据量、解释数据、理解数据并得出结论的高级情报的需求往往都在增长。
因此，我们从现在开始可以期待的是深度学习的日益普及，其目的是快速、智能地为我们的问题提供解决方案。面对所有这些变化，我们作为人类的责任是知道如何提出正确的问题。
如果您想了解更多有关人工智能及其不断进步的信息，我邀请您阅读我们有关数字化转型的完整文章。好读！