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机器学习和计算机程序

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

机器学习和计算机程序之间的区别

机器学习 vs. 计算机程序

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。. 计算机程序(Computer Program)是指一组指示计算机或其他具有訊息处理能力装置每一步动作的指令,通常用某种程序设计语言编写,运行于某种目标体--结构上。打个比方,一个程序就像一个用汉语(程序设计语言)写下的红烧肉菜谱(程序),用于指导懂汉语(編譯器)同時也會烹饪手法的人(体--结构)来做这道菜。 通常,以英文文本為基礎的计算机程序要经过編譯和連結而成为一种人们不易看清而计算机可解讀的一連串數字的格式,然后放入运行。未经编译就可运行的程序,通常称之为脚本程序(script)。.

之间机器学习和计算机程序相似

机器学习和计算机程序有(在联盟百科)3共同点: 人工神经网络人工智能電子計算機

人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN)或類神經網絡,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中樞神經系統,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,通俗的講就是具備學習功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分:.

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人工智能

人工智能(Artificial Intelligence, AI)亦稱機器智能,是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現,以及如何實現科學領域。同時如此,人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”,智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平,而且人工智慧的通用性代表著,能解決上述的問題的是一樣的AI程式,無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務,與人類的處理能力相同,但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學,以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.

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電子計算機

--,亦稱--,计算机是一种利用数字电子技术,根据一系列指令指示其自动执行任意算术或逻辑操作序列的设备。计算机遵循被称为“程序”的一般操作集的能力使他们能够执行极其广泛的任务。 计算机被用作各种工业和消费设备的控制系统。这包括简单的特定用途设备(如微波炉和遥控器)、工业设备(如工业机器人和计算机辅助设计),以及通用设备(如个人电脑和智能手机之类的移动设备)等。尽管计算机种类繁多,但根据图灵机理论,一部具有最基本功能的计算机,应当能够完成任何其它计算机能做的事情。因此,理论上从智能手机到超级计算机都应该可以完成同样的作业(不考虑时间和存储因素)。由于科技的飞速进步,下一代计算机总是在性能上能够显著地超过其前一代,这一现象有时被称作“摩尔定律”。通过互联网,计算机互相连接,极大地提高了信息交换速度,反过来推动了科技的发展。在21世纪的现在,计算机的应用已经涉及到方方面面,各行各业了。 自古以来,简单的手动设备——就像算盘——帮助人们进行计算。在工业革命初期,各式各样的机械的出现,其初衷都是为了自动完成冗长而乏味的任务,例如织机的编织图案。更复杂的机器在20世纪初出现,通过模拟电路进行复杂特定的计算。第一台数字电子计算机出现于二战期间。自那时以来,电脑的速度,功耗和多功能性不断增加。在现代,机械计算--机的应用已经完全被电子计算机所取代。 计算机在组成上形式不一,早期计算机的体积足有一间房屋的大小,而今天某些嵌入式计算机可能比一副扑克牌还小。当然,即使在今天依然有大量体积庞大的巨型计算机为特别的科学计算或面向大型组织的事务处理需求服务。比较小的,为个人应用而设计的称为微型计算机(Personal Computer,PC),在中國地區简称為「微机」。我們今天在日常使用“计算机”一词时通常也是指此,不过现在计算机最为普遍的应用形式却是嵌入式,嵌入式计算机通常相对简单、体积小,并被用来控制其它设备——无论是飞机、工业机器人还是数码相机。 同计算机相关的技术研究叫计算--机科学,而「计算机技术」指的是将计算--机科学的成果应用于工程实践所派生的诸多技术性和经验性成果的总合。「计算机技术」与「计算机科学」是两个相关而又不同的概念,它们的不同在于前者偏重于实践而后者偏重于理论。至於由数据为核心的研究則称為信息技术。 传统上,现代计算机包括至少一个处理单元(通常是中央处理器(CPU))和某种形式的存储器。处理元件执行算术和逻辑运算,并且排序和控制单元可以响应于存储的信息改变操作的顺序。外围设备包括输入设备(键盘,鼠标,操纵杆等)、输出设备(显示器屏幕,打印机等)以及执行两种功能(例如触摸屏)的输入/输出设备。外围设备允许从外部来源检索信息,并使操作结果得以保存和检索。.

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上面的列表回答下列问题

机器学习和计算机程序之间的比较

机器学习有50个关系,而计算机程序有41个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为3.30% = 3 / (50 + 41)。

参考

本文介绍机器学习和计算机程序之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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