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秒懂!人工智能 VS 机器学习

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Github最为最大的开源源码库,想必很多码农们都离不开。就算是在服务器上部署应用,很多时候也需要其支持。不过因为服务器在国外,国内访问那个速度简直酸爽,这次小睿就分享几个加速的干货技巧。

人工智能机器学习是如今炒作的比较热的概念,虽然科研到生活中已经逐渐应用,但对大部分人来说只知道这个词,对于概念依旧是一头雾水。

云GPU服务器是机器学习的好帮手,本次我们就“浅显、易懂”来剖析这两个概念。

一、人工智能

人工智能是20世纪50年代从计算机科学领域分离出来的分支。

目标:

1.通过计算机模拟来研究人类智能

2.解决人脑能处理,而当时计算机不能处理的复杂问题

最终实现:感知、推理、记忆、语音、运动等场景的复杂问题处理。

 

20世纪80年代人工智能开始逐步发展吗,当时是“符号”AI时代,计算机中的各个符号代表现实世界的某样事物,通过写好的固定程序来推演出最终结果。

人工智能AI虽然火极一时,但没有达到最终目的,各个场景的应用均需要“人工”维护。机器、系统、程序也需要高昂的成本,既然需要大量的人工来维护,为何不使用人呢?

二、机器学习

机器学习是人工智能的一部分。

上世纪AI热潮有所减缓,聚拢的资金也逐渐减少,这时候第一代的“符号型”人工智能落下帷幕。

就在此时,人工智能焕发第二春,突然找到了自己合适领域,那就是信息检索

这也是第二代引入机器学习的人工智能。

目前我们仍然在应用,百度就是一个比较好的例子,是一个比较不错的信息检索工具。

所谓“百度一下,你就知道”想必小伙伴们应该都知道。

 

“机器学习”顾名思义,机器可以数据的训练不断扩充自己的能力,某一方面的达到甚至超越专家级。

世界围棋排名第一的柯洁,在与机器人“阿尔法狗”镇江乌镇大战三局,败的干脆利落没有还手能力。

 

《南方周末》的报道中提到:阿尔法狗对阵樊麾时,“吃过”的棋谱是3000万个,但到了挑战世界棋坛16冠王李世石的时候,嚼进肚子里的棋谱已经达到1亿。

这就是应用了“机器学习”,让原本有些智障的AI充满了无限可能性。

在海量数据的检索面前,人类确实不是AI对手。

不过此时AI也不是无敌的,他还充斥着许多缺点。

 

不过目前第二代机器学习的人工智能还远远达不到替代人类的作用,不过现在部署机器学习已经容易很多了,涉及大量的计算可以使用云GPU服务器进行部署。

远远不像早先要投入大量的成本,目前云GPU服务器特价啦!大家可以云的活动中心详细了解哦!

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