人工智慧(AI)、機器學習、深度學習。這些術語近來因技術發展而在各種媒體中頻繁出現，但每個術語所代表的意義是截然不同的。本篇文章將整理這三個概念，並簡單介紹未來要討論的深度學習框架。本系列將分析各框架所擁有的優勢、特點及實際使用方法，幫助讀者選擇合適的框架。
AI、機器學習與深度學習的概念
AI(Artificial Intelligence, 人工智慧)是指使計算機系統能夠模仿人類智慧執行任務的技術。人工智慧的目的是解決複雜問題或分析大量數據以得出有意義的結果。在此過程中，AI被設計為具備超越簡單計算的思考、推理及學習等高階能力。AI可大致分為兩種：第一種是專門學習執行特定任務的弱AI(Weak AI)；第二種是擁有類似人類思考過程的強AI(Strong AI)。弱AI主要應用於聊天機器人、語音識別系統及遊戲引擎等，而強AI在理論上是可行的，但至今尚未開發出來。
隨著人工智慧技術的進步，機器學習、深度學習等細分領域也得到發展。特別是機器學習(Machine Learning)是AI技術中被注目的領域，研究計算機如何從數據中自我學習並逐漸提高性能。機器學習的核心是從數據中發現模式，並基於此建立預測或分類模型。機器學習可大致分為三種方式：監督學習(Supervised Learning)、非監督學習(Unsupervised Learning)及強化學習(Reinforcement Learning)。監督學習是利用帶標籤的數據進行學習，而非監督學習通過無標籤的數據來尋找模式並進行聚類。強化學習則通過獎勵機制引導系統學習最佳行為。機器學習使數據驅動的決策和自動化成為可能，特別是在推薦系統、預測模型及自駕車等領域被廣泛應用。
深度學習(Deep Learning)是機器學習的分支，基於人工神經網絡(Artificial Neural Network)使得更深層次、複雜的學習成為可能。深度學習模型通過多層神經網絡學習大量數據和複雜模式，尤其在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域展現出卓越的性能。人工神經網絡的基本結構模仿人類的大腦神經網絡，能逐步提取數據特徵並在此基礎上進行更精緻的分析。深度學習特別因卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)及循環神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)的發展而受到矚目，能更有效地處理圖像、視頻、語音及自然語言數據。隨著數據量和計算能力的提升，深度學習的強大運算能力也在不斷發展，並在各行各業中成為核心技術。
未來將探討的深度學習框架
隨著深度學習的普及，各種深度學習框架應運而生，能高效地實現深度學習。本系列將討論的框架都是目前研究人員和開發者經常使用的主要工具，擁有各自不同的特點，對於在選擇框架方面存在困惑的人們十分有用。未來將探討的主要深度學習框架如下：
- TensorFlow
由谷歌開發的開源庫，支持包括深度學習在內的各種機器學習任務。TensorFlow功能豐富，且由於擁有龐大的社區，學習資源和示例十分豐富，非常適合學習。 - PyTorch
由臉書開發的深度學習框架，以Pythonic的介面為特點。代碼直觀且易於除錯，在研究者之間受到廣受歡迎，目前也被廣泛應用於商業項目。 - Keras
Keras是一個高階神經網絡API，目前已整合為TensorFlow的一部分。通過直觀的API，可以輕鬆構建複雜的深度學習模型，適合入門者。 - MXNet
亞馬遜主導的開源深度學習框架，特別適合多GPU學習，對大規模數據學習具有優勢。其靈活性和擴展性使其在許多研究中得以應用。 - JAX
由谷歌開發的深度學習和數值計算庫，提供與Numpy類似的介面，能在GPU和TPU上快速執行計算。特別是在研究開發中得到了廣泛應用。
結論與下篇文章預告
至此，我們已了解AI、機器學習和深度學習的概念，並簡單介紹了未來將探討的主要深度學習框架。接下來的文章將深入分析各個框架，第一個要討論的框架是TensorFlow。讓我們一同了解TensorFlow擁有的特點，以及眾多人選擇此框架的原因。
Add a New Comment