神经网络算法三大类 深度学习和普通的机器学习有什么区别？
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。
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我国人工智能发展特别迅速，对人工智能人才的需求也非常大。因此，选择进入人工智能领域是非常明智的。2016年，alphago利用增强学习技术击败了人类围棋冠军李世石，2017年，alphago击败了世界第一棋手柯杰。这一事件使人工智能成为一个众所周知的话题。那么，人工智能专业学习什么呢？
1. Python基金会，2！数学基础，包括微积分基础，线性代数和概率统计，3！各种框架，如tensorflow等
4。深度学习包括机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗神经网络和深度强学习，这是一种学习。
5、商业项目，如mtcnn中心丢失人脸检测和人脸识别、Yolo V2多目标多类型检测、glgan图像缺失部分完成和语言唤醒等
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