## 什么是人工智能

### 监督学习 supervised learning

定义：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。(源自百度百科)可以理解威概念学习，比如父母教小孩子认识身边事物。

### 无监督学习 unsupervised learning

定义：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习(参考百度百科)可理解为人类根据某一特性对未标记的事物通过归纳推理进行标记识别。比如香蕉、橙子、菠萝都属于水果。

### 增强学习 reinforce learning

定义：强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题(百度百科)。可理解为人类犯错了通过思考与修正错误，提升对知识的理解与认知的过程。

###算法 algorithm

定义：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制(百科)。人工智能的算法有着不同的用处，比如有的用于处理音频，有的用于处理图像，有的应用于文本处理等

## 人工智能，机器学习，深度学习概念分辨

人工智能范围最为广泛，机器学习只是实现人工智能的一种方式，也是目前最为流行的方式。机器学习包含深度学习，深度学习主要应用于神经网络领域。人工智能又分强人工智能于应用人工智能，目前大部分人工智能都是应用人工智能。应用人工智能包含帮助计算机看见得为计算机视觉（cv），帮助计算机听见的语音识别，帮助计算机理解的自然语言处理，以及个性化推荐的推荐系统和解决特定问题的专家系统。其中计算机视觉包含图像分类、物体检测、语义分割、视频分析等。语音识别包含基本语音识别、声纹识别，语音合成等。自然语言处理包含机器翻译、阅读理解、文本摘要、中文分词、文本分类等。

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