插件機、人工智能、深度學習三者的區(qū)別和聯(lián)系
作者：創(chuàng)達插件機
發(fā)布時間：2020-12-20
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智能化的領域里呈現(xiàn)出插件機、異形插件機、人工智能，它與互聯(lián)網(wǎng)時代下延伸出不同的職位、人才、技能等相接近的關系網(wǎng)。
人工智能里的機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，插件機及插件系統(tǒng)成為一種支配力，深度學習是一種實現(xiàn)機器學習的技術。我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們三者的關系。
近不久業(yè)界有一種錯誤的較為普遍的意識，即“深度學習最終可能會淘汰掉其他所有機器學習算法”。這種意識的產(chǎn)生主要是因為，當下深度學習在計算機視覺、自然語言處理領域的應用遠超過傳統(tǒng)的機器學習方法，并且媒體對深度學習進行了大肆夸大的報道。
利用插件機而生產(chǎn)出來的產(chǎn)品形成了深度學習，作為目前最熱的機器學習方法，但并不意味著是機器學習的終點，起碼目前存在以下問題：
1. 插件機系統(tǒng)研制出深度學習模型需要大量的訓練數(shù)據(jù)，才能展現(xiàn)出神奇的效果，但現(xiàn)實生活中往往會遇到小樣本問題，此時深度學習方法無法入手，傳統(tǒng)的機器學習方法就可以處理；
2. 制造業(yè)中部分插件機，采用傳統(tǒng)的簡單的機器學習技術，可以很好地解決了，沒必要非得用復雜的深度方法；
3. 插件機的系統(tǒng)模式引導深度學習的思想，來源于人腦的啟發(fā)，但絕不是人腦的模擬，舉個例子，給一個三四歲的小孩看一輛自行車之后，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十有八九能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學習過程往往不需要大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在的深度學習方法顯然不是對人腦的模擬。
能夠把異形插件機、人工通知、深入學習巧妙的結合起來，將是系統(tǒng)化的融入與嵌入法。它是一種技術的升級與升華，是否能夠運用到生活中，需要專業(yè)人士、多次實踐做基底。
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責編：品溪
