插件机、人工智能、深度学习三者的区别和联系
作者：创达插件机
发布时间：2020-12-20
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智能化的领域里呈现出插件机、异形插件机、人工智能，它与互联网时代下延伸出不同的职位、人才、技能等相接近的关系网。
人工智能里的机器学习是一种实现人工智能的方法，插件机及插件系统成为一种支配力，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。
近不久业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。
利用插件机而生产出来的产品形成了深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点，起码目前存在以下问题：
1. 插件机系统研制出深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；
2. 制造业中部分插件机，采用传统的简单的机器学习技术，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度方法；
3. 插件机的系统模式引导深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。
能够把异形插件机、人工通知、深入学习巧妙的结合起来，将是系统化的融入与嵌入法。它是一种技术的升级与升华，是否能够运用到生活中，需要专业人士、多次实践做基底。
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