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机器学习、深度学习、强化学习有何区别和联系?一文看懂

作者:司普科技发布时间:2024-04-09

随着人工智能热潮的持续火爆,机器学习、深度学习、强化学习等概念经常出现在人们的视野,让人傻傻分不清。到网上去搜,很多解答依然让人摸不着头脑。

为了方便大家了解,司普科技1号解说员小司决定来做个简单的区别介绍,以下就是具体内容。感兴趣不妨往下走!

什么是机器学习?

机器学习,英文全称是:Machine Learning,简称ML。

看起来很高深,其实根据名称我们能隐约知道:它的目的就在于让机器(主要指计算机系统)模仿人类进行学习和推理,进而执行特定的任务。

但怎么获得自主学习和解决问题的能力呢?这中间很重要的一个媒介就是:基于样本数据做大量经验的学习和模型训练(训练模型就包括我们常见的监督学习和无监督学习),实现知识技能的升级。

当系统持续重构已有知识体系,将大幅提升自身性能,获得无指令情况下自动执行任务的能力。所以目前机器学习一般涉及数据准备(如数据标注,数据集制作)、模型训练、模型评估、模型调整与优化等多个环节,并涵盖数学、统计学、计算机科学等多个学科和领域。

总的来说,机器学习是机器走向智能的一大步,目前被视为人工智能很重要的一个子集,也是AGI(强人工智能)的基础和关键技术。

什么是深度学习?

机器学习之所以能实现自主学习预测和执行任务,少不了AI算法的帮忙。

在这其中,深度学习(英文全称是:Deep Learning,简称:DL)就是机器学习中最受关注,也是目前研究最广的算法种类之一。

和其他子领域相比,深度学习更多受大脑结构启发,尤其擅长文字、语音、图像等数据的识别和分析。这源于深度学习本身包含具有卓越图像处理性能的CNN(卷积神经网络)、擅长处理长序列数据的RNN(循环神经网络)、能解决长短期记忆问题的LSTM、生成对抗网络(GAN)等热门算法的支撑,也源于深度学习的本身就是一种模拟人脑运行的机制。

而这种模仿人类大脑进行解释、分析、学习、推理、执行任务的能力,也促使其成为强人工智能(AGI)的关键驱动。

什么是强化学习?

强化学习,全称是Reinforcement Learning,简称RL,又被称再励学习、评价学习、增强学习,是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。

现阶段强化学习很大程度上依赖人们预先定义的奖励函数机制,来推动返回比较符合人们预期的结果。但处理多任务或复杂任务时,依然可能出现误判或错误。

因此,在强化学习的基础上,目前人们更多会采用新型的强化学习方案——人类反馈强化学习(简称:RLHF),促使返回结果的更优化。

三者之间的关系?

综合以上内容,我们可以比较简单地了解到:机器学习是人工智能的分支,而深度学习又是机器学习里面的一个分支,强化学习则是机器学习的一种方法和范式。

三者有所区别,但合力推动着人工智能向更高层次发展。以上就是今天的内容分享,希望有用!

备注:首发司普科技,以上有参考百科、CSDN等,仅做分享。


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