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芬蘭國民AI-1.2Related fields

相關領域主要有三大項目:機器學習、資料科學、深度學習。
機器學習(machine learning):
是AI的子領域,也是電腦科學的子領域,有一部分屬於統計。
資料科學(data science):
涵蓋不同領域中的數條支線,包含機器學習、統計、電腦科學中的演算法(algorithms)、資料儲存(data storage)、網路應用程序開發(web application development)。
實用於科學、商業中的原則、假設、限制。
少部分與AI有關。
  • 深度學習(deep learning):
是AI的子領域,也是機器學習的子領域(當然也屬於電腦科學)。
給定任務和更多經驗或資料,使AI解決方法越來越能適用。
「深度」度是指數學模型的複雜性,當現代電腦的計算能力越來越強,可以計算很難很多的模型,這樣的能力較過去大幅改善。
  • 科學進步有時往往涉及多個子領域一起發展,可以創造新的知識、或是將既有知識改得更正確或精確。
  • 補充:機器人技術(Robotics)
  • 造出可以用於實際生活情境的機器人,是AI終極挑戰,因為這樣機器人是可滿足所有AI的虛擬實境。
例如:
(1) 辨認環境中的圖像與聲音。
(2) 自然語言處理,解讀資訊和不確定性,使機器人做出可預測的行動。(3)可具有認知模型、感情計,也就是做出和人相似的表達,能夠更好地與人類互動和合作。 
許多和機器人有關的AI問題,主要是在「機器學習」下發展。
分類:科技

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