技术新闻 09-04
随着数字时代的到来， 数据的增长是爆发式的， 2021 年全球数据容量达到了59Zettabytes(1Zettabytes=2 的 70 次方字节)。并且每年还在以 26的复合增长率加速！数据的爆炸式增长、更多更好的算法和更强大的处理器的推出，推动了机器学习、深度学习和人工智能的能力和应用的巨大增长。
从消费设备中的人机交互，到更高效的企业运作，再到医疗保健、能源、零售和交通领域的创新，人工智能应用几乎遍及我们生活中的方方面面。特别是深度学习网络已被部署在智能手机语音识别和自动驾驶的所有领域。
什么是机器学习，它与更一般的人工智能领域有何关联呢？首先人工智能只是描述了一种无需明确的计算机编程即可感知、学习、推理、行动和适应现实世界的机器。而机器学习是人工智能的一个子类别，其中计算机使用学习算法通过提供训练数据来构建模型。
深度学习是机器学习的一个子类别，其中设计了多层神经元以能够学习复杂的表示。在深度学习中，可以有不同类型的神经网络。其中循环神经网络是具有反馈的神经网络，通常用于语音和文本的处理。卷积神经网络或 CNN 是使用卷积运算作为层间的前馈网络。CNN 对分类、识别或定位等计算机视觉任务特别有效。
那么什么是机器学习呢？从下图我们可以轻松地识别为。但是你是否想过，有人详细的告诉过你狗的特征吗？实际是你可能在年幼时曾多次听别人讲过什么是狗什么不是狗的例子，直到你能够在大脑中建立和完善什么是狗，哦原来看起来像这样，你就可以破译和识别一只狗。这就是机器学习的真正意义所在。
如果你想用一个计算机程序来检测特定的特征来识别它是一只狗，这将是非常困难 的，因为这条狗的许多特征与其他哺乳动物共有。换个思路，如果我们设置一个神经网络
并简单地为它提供数十万甚至数百万张图像以及图像中对对象类型的特征标签，那么该算法将能够自我配置，因此它将能够识别不同的物体。这就是机器学习。如果我们用多层神经网络来做这件事，那么这就是深度学习。
要详细了解机器学习，让我们从 perceptron 开始讨论。在机器学习中，perceptron 本质上是一个非常简单的神经元二元模型。它是在 1950 年代和 60 年代开发的。它实际上是一个给定输入的二元分类器，输出是 0 或 1。可以有任意数量的输入和单个输出，用于确定输入（通常由数字向量表示）是否属于某个特定类别。
Perceptron Weights and Bias
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