人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型

很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系

• 基础班版本 ： 机器学习
• 升级版本 ：深度学习
• 高级版本 ：大模型

神经元

• 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元
• 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。
• 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数据与输出结果之间的复杂映射关系
• 每个神经元接收来自其他神经元的输入，并根据一定的权重和激活函数进行计算，最终产生输出
• 核心技术
  • 神经元是机器学习中的重要概念之一，通过组合成神经网络模型，能够实现复杂的学习任务
  • 神经网络模型的训练过程就是通过调整神经元之间连接的权重，使得模型能够更好地逼近或拟合训练数据的标签。
  • 神经元的结构和功能模拟了生物神经元的工作原理，它们可以通过非线性变换来捕捉输入数据的复杂模式。
• 算法的进化
• 机器学习算法中的神经网络模型通过不断迭代训练数据，调整神经元之间的连接权重，使得模型能够自动从数据中学习并进行预测、分类、回归等任务。
• 深度学习中的大型神经网络模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

机器学习

• 通常比较简单 核心是 统计技术
  • 优点： 不需要明确的编程指令
  • 过程： 通过海量的数据利用统计技术从经验中学习，从而自动识别和发现数据中的模式
  • 作用：利用这些模式进行预测或决策

深度学习

• 通常比较复杂 核心是 神经元的基本单元
• 深度学习是机器学习的一种特殊形式
• 它模仿人类神经网络的结构和功能。
  • 多层神经网络可以将多个神经元按照一定的拓扑结构组织起来，形成了深度学习模型。
  • 深度学习模型由多个称为神经元的单元组成，这些神经元通过多个层级进行信息传递和处理。
  • 通过层叠多个层级，深度学习模型可以学习更高级别的抽象特征，并实现高效的模式识别和预测。

大模型

• 通常最复杂的 核心是 海量的神经元和层级
• 大模型通常指的是参数数量较大的深度学习模型
  • 这些模型通常具有大量的神经元和层级，需要大量的训练数据和计算资源进行训练。
  • 大模型的优势在于其表达能力更强，可以处理更复杂的任务，并且在某些领域（如自然语言处理和图像识别）取得了显著的性能提升。