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ML机器学习,NLP自然语言处理和AI人工智能有什么区别

时间:2019-09-27 22:12:58 作者:黑曼巴 分类:最新资讯 浏览:487

人工智能现在是如今已经盛极一时。扎克伯格利用AI处理最复杂的JARVIS,百度也是将所有产品AI化。人工智能领导者和有影响力的人,他们通过我们必须关注的进步来预测未来。总的来说,我们知道人工智能将拥有光明的未来,并且不会再考虑它。和AI小伙伴一起,我们在讨论中已经听过或读过两个名字,即ML(机器学习)、NLP(自然语言处理)、AI(人工智能)。人们常常对这三个术语感到困惑。问题在于它们之间存在着深厚的联系。在某种程度上,它们几乎是相似的,并且AI的完美示例将包括NLP和ML的混合。 NLP和ML

人工智能现在是如今已经盛极一时。扎克伯格利用AI处理Zui复杂的JARVIS,百度也是将所有产品AI化。人工智能领导者和有影响力的人,他们通过我们必须关注的进步来预测未来。总的来说,我们知道人工智能将拥有光明的未来,并且不会再考虑它。

和AI小伙伴一起,我们在讨论中已经听过或读过两个名字,即ML(机器学习)、NLP(自然语言处理)、AI(人工智能)。人们常常对这三个术语感到困惑。问题在于它们之间存在着深厚的联系。在某种程度上,它们几乎是相似的,并且AI的完美示例将包括NLP和ML的混合。 NLP和ML是人工智能的分支。让我来帮助您解决这个令人困惑的问题,并区分ML,NLP和AI。

人工智能

人工智能是将人类智能集成到机器或计算机系统中的过程,以便他们可以像人类一样发展思考和响应的能力。 ML和NLP是AI的子分支。人工智能是一个广泛的领域,包括推理,知识,计划,学习,自然语言处理(交流),感知以及移动和操纵对象的能力。为了简化这一点,我们可以说AI是一个程序,它包含人类解决问题的能力并可以为人类有效执行任务。人工智能的主要目标是开发这样的机器,它们可以根据过去的经验和学习能力做出明智的决策,并将其(解决方案)传达给人类。

机器学习

机器学习可以定义为一种算法,允许系统使用观察值(样本数据)或过去的经验进行学习。换句话说,如果您在系统中开发ML,那么您正在创建一个可以从经验中学到的系统。结果中将生成的模型可以预测,并且可能具有将来的预测能力,并且由于其过去的经验,可以在特定条件下提出智能解决方案。 天机的日常聊天和其他程序中没有机器学习。它主要用于人类可以解决的复杂数据问题,但是由于通讯空白,他们无法这样做。机器学习已经开始;由于过去的经验,它为该问题提供了更好的解决方案。

自然语言处理

自然语言处理是以人类使用的自然语言向机器解释结构或命令的过程。将其转换为机器可以为用户理解,处理和再次生成的格式。换句话说,开发NLP就像建立一个理解人类语言的系统。如果您希望机器理解某种语言,则必须首先学习操作,这就是我们在NLP中使用机器学习的地方。

结论

结论很简单,三者的结合创造了一个智能系统。假设您想构建一种玩国际游戏象棋的计算机算法。对于AI,您将给出规则并使用它们来学习如何玩。例如,您告诉他首先遵循深度算法或Zui小-Zui大值来尝试确定将棋子放在前面是否会让您获胜。Zui后,您不能简单地设计一个完美的国际象棋程序,而不是您自己的程序。

在机器学习(ML)方法中,您可能不知道如何获得象棋国际标准,但是您仍然可以构建一个序列来重现它。与人工智能方法不同,您提供一个先前游戏的示例,并从所有这些示例中学习。这里给出系统的唯一规则是如何学习和创建算法,但是您可以根据给出的系统示例来决定学习什么。


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