蚁群算法的优缺点 深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗？

深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗？

不是真的。

俗话说：“有四个参数，我就可以装一头大象，有五个参数，我就可以让它的鼻子摆动。”

例如，著名的Python机器学习库sciket learn不支持深度学习，但它仍然被广泛使用。包括spotify、EvernoteBooking.com网站此外，强化学习现在也很流行。在各类人工智能会议上，关于强化学习的论文比比皆是。

的新变体。换句话说，人工智能并不是关于深度学习。

当然，强化学习通常与深度学习相结合，即深度强化学习，如alpha go。这也反映了深度学习与其他机器学习技术相结合的发展趋势。

总之，深度学习并不能消除所有其他机器学习算法。除了深度学习，机器学习算法仍然具有强大的生命力。此外，深度学习还将与其他机器学习算法相结合。

深度学习和普通的机器学习有什么区别？

一张图片显示了这种关系。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。

机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。

另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。

人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？

作为多年的实践者，我想说的是，Python和人工智能是两个完全不同的概念。Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现与人类智能相似的设备或程序。python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但它并不是唯一的选择。

首先简单介绍一下人工智能的实现方法。目前，主要有两所学校。

一个是基于神经网络的机器学习，也就是说，近年来，随着谷歌的阿尔法狗获得世界围棋冠军，它又流行起来了（之所以再次被使用，是因为它流行了一段时间，后来遇到技术瓶颈时就沉寂了）。为了促进人工智能的发展，Google开源的tensorflow库受到了广大研究人员的青睐，它可以极大地促进人工神经网络的开发和实验。python作为tensorflow的编程语言，自然成为研究人员必不可少的工具。此外，Facebook的开源项目pytorch也是一个优秀的机器学习库。它还使用Python作为开发语言，为Python添加了许多用户。实际上，也有很多语言可以用于人工智能开发，比如MATLAB和C/C，它们也被广泛使用，但是编程过程会稍微复杂一些。

另一种实现人工智能的方法是基于演绎逻辑的推理方法。曾经流行的专家系统正是基于这一技术，正是因为近年来，深度学习蓬勃发展，其辉煌被掩盖。在这种人工智能实现模式中使用的编程语言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想学习人工智能，仅仅能够编程是不够的。它需要一个坚实的数学基础，从线性代数，概率过程，到微积分，甚至张量分析。有了这些基础知识，就可以理解和改进各种学习算法。至于你的算法是用什么语言实现的，就简单多了。当然，Python是一个不错的选择。它比其他语言更简单、更容易学。关键是要有强大的图书馆支持。

神经网络优缺点？

优点：（1）具有自学习功能。例如，在实现图像识别时，首先将多个不同的图像模板和相应的识别结果输入到人工神经网络中，网络通过自学习功能慢慢学习识别相似的图像。自我学习对于预测非常重要。预计未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测和效益预测，其应用前景十分广阔。（2） 它具有联想存储功能。这种关联可以通过人工神经网络的反馈网络来实现。（3） 它具有在高速下寻找最优解的能力。寻找一个复杂问题的最优解常常需要大量的计算。利用针对某一问题设计的反馈人工神经网络，充分发挥计算机的高速运算能力，可以快速找到最优解。缺点：（1）最严重的问题是无法解释自己的推理过程和推理依据。（2） 当数据不足时，神经网络就不能工作。（3） 如果把所有问题的特征化为数字，把所有的推理转化为数值计算，结果必然是信息的丢失。（4） 理论和学习算法有待进一步完善。扩展信息：神经网络的发展趋势人工神经网络独特的非线性自适应信息处理能力，克服了传统人工智能方法在模式识别、语音识别、非结构化信息处理等直观性方面的缺陷，使其成功地应用于实际神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化和预测等领域。人工神经网络与其它传统方法的结合将促进人工智能和信息处理技术的不断发展。近年来，人工神经网络在模拟人类认知的道路上得到了更深入的发展。它与模糊系统、遗传算法和进化机制相结合，形成计算智能。它已成为人工智能的一个重要方向，并将在实际应用中得到发展。信息几何在人工神经网络研究中的应用，为人工神经网络的理论研究开辟了一条新的途径。神经计算机的研发非常迅速，其产品已经进入市场。光电神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好的条件。神经网络已经在许多领域得到了很好的应用，但仍有许多方面有待研究。其中，将神经网络与其它技术相结合，具有分布式存储、并行处理、自学习、自组织和非线性映射等优点，并由此产生的混合方法和混合系统成为一个主要的研究热点。由于其它方法也有各自的优点，所以将神经网络与其它方法相结合可以得到更好的应用效果。目前，该领域的研究工作包括神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗糙集理论、分形理论、证据理论和灰色系统的融合。

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