來自網路
不久之前，人們還常說，計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數成年人一樣識別中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更的是，如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數百萬年前開始進化那樣，自主地從經驗中學習。是資料的井噴促成了這一技術進步。如果說資料是新時代的石油，那麼學習演算法就是從中提取資訊的煉油廠；資訊積累成知識；知識深化成理解；理解演變為智慧型。歡迎來到學習的新世界。
學習是機器學習的乙個分支，它根植於數學、電腦科學和神經科學。網路從資料中學習，就像嬰兒了解周圍世界那樣，從睜開眼睛開始，慢慢獲得駕馭新環境所需的技能。學習的起源可以追溯到20 世紀50 年代人工智慧的誕生。關於如何構建人工智慧，當時存在兩種不同的觀點：一種觀點主張基於邏輯和電腦程式，曾主宰人工智慧的研究和應用數十年；另一種觀點則主張直接從資料中學習，經歷了更長時間的摸索才逐漸成熟。
20 世紀，計算機技術還不夠成熟，而且按照現在的標準，資料儲存成本十分高昂，用邏輯程式來解決問題更加高效。熟練的程式設計師需要為每個不同的問題編寫不同的程式，問題越大，相應的程式也就越複雜。如今，計算機能力日趨強大，資料資源也變得龐大且豐富，使用學習演算法解決問題比以前更快、更準確，也更高效。此外，同樣的學習演算法還能用來解決許多不同的難題，這遠比為每個問題編寫不同的程式更加節省人力。
注：以上內容摘自《深度學習 智慧型時代的核心驅動力量》文稿
本次推薦為書籍由人工智慧先驅、ai教父所著的《深度學習 智慧型時代的核心驅動力量》
這本書所講的內容，與每個人的生活息息相關。alphago、自動駕駛、語音識別、智慧型翻譯、ai、影象識別……你所看到的各種形式的人工智慧，背後都是學習在發揮作用。這本書將告訴你，學習有哪些之處，並對你產生哪些影響。
為什麼要推薦這本書，首先我們來看看本書的作者是有多厲害！
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