05 youtube dl不能用了還有聲音(AI，機器學習和深度學習的區別到底是什么)

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黑糖瑪奇朵原聲帶幕后花絮之鬼鬼王子兩小無猜互捏臉

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王子上大小愛吃棒棒堂最想選黑澀會美眉當女友（王子選鬼鬼哦）ps:王子你好像每次都選鬼鬼哦，你們兩個口里說不喜歡，其實心里都喜歡大家，被發現了吧

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VIP 0917 棒棒堂影音聊天室(王子對鬼鬼有什麼感覺) ps:喔，露餡羅，王子你的每一字一句都聽得出來你喜歡鬼鬼哦

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VIP 0917 棒棒堂影音聊天室(跟九妞妞的誰最要好）ps:王子一天到晚都鬼鬼，鬼鬼的，每時每刻都想著她噢

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20080114模范棒棒堂之王子抱妞妞說起鬼鬼

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模范棒棒堂20080101鬼鬼今天做助教有點糗 ps：哈，王子有鬼鬼在的地方就特別活躍哦，還自爆和鬼鬼的緋聞，后來還用堂主的粉紅folder打鬼鬼的屁屁

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王子&鬼鬼默契程度 ps:面對喜歡的女孩就沒轍了

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王子鬼鬼吸乒乓球 ps:王子好積極哦，哈哈

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我愛黑澀會20071211到底會是誰鬼鬼習慣用嗲嗲聲和王子說話 ps:超級感謝丫頭和阿本的爆料

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黑糖影友會王子鬼鬼吸乒乓球，后面小薰說親到了

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王子鬼鬼專屬的苦茶mv

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黑糖瑪琪朵第11集王子鬼鬼剪輯 ps:相信是所有的鬼王迷的最愛

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棒棒堂內地行3/23網易聊喜歡那個黑澀會美眉 ps：雖然王子選的是小薰，相信是Andy哥在旁邊才不敢亂說話，而且如果喜歡的話一句帶過，而他并沒有選鬼鬼，卻噼里啪啦地鬼鬼，鬼鬼的，說個不停，還笑得那么開心，五棒也笑得那么曖昧

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最愛主打星里王子說喜歡的類型 ps:現場的鬼王迷可真多，大喊鬼鬼，喊得好，偷笑，可愛調皮，還那么直接的說黑糖瑪奇朵我的女主角女朋友阿，五棒都偷笑了，王子，你好誠實哦

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完全娛樂玩游戲時猜鬼鬼王子指自己 ps:這個動作說明鬼鬼昰王子的啦,王子好可愛哦..說到鬼鬼的時候他什么話都沒說就指了指自己..不過他們都心知肚明的啦..鬼王嘛..哈哈..這個好..

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黑糖瑪奇朵簽唱會采訪 ps:認真看的話，看到王子鬼鬼跳舞的時候很親密，頭挨在一起哦

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棒棒堂VIP同樂會男子漢吸吸樂 ps:愛情的力量真偉大，做游戲都不忘提到鬼鬼耶

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AI，機器學習和深度學習的區別到底是什么

1. 深度學習與AI。本質上來講，人工智能相比深度學習是更寬泛的概念。人工智能現階段分為弱人工智能和強人工智能，實際上當下科技能實現的所謂“人工智能”都是弱AI，奧創那種才是強AI（甚至是boss級的）。而深度學習，是AI中的一種技術或思想，曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術（Deep Learning居首）。或者換句話說，深度學習這種技術（我更喜歡稱其為一種思想，即end-to-end）說不定就是實現未來強AI的突破口。

2. 深度學習與ML。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關系。在DL還沒有火起來的時候，它是以ML中的神經網略學習算法存在的，隨著計算資源和big data的興起，神經網絡搖身一變成了如今的DL。學界對DL一般有兩種看法，一種是將其視作feature extractor，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，也就是我上面說的end-to-end的“深度學習的思想”。

人工智能，機器學習與深度學習，到底是什么關系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等。

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也有可能超過人的智能。

二、數據挖掘

數據挖掘(Data Mining)，顧名思義就是從海量數據中“挖掘”隱藏信息，按照教科書的說法，這里的數據是“大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據”，信息指的是“隱含的、規律性的、人們事先未知的、但又是潛在有用的并且最終可理解的信息和知識”。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以，數據挖掘更偏向應用。

數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

三、機器學習

機器學習(Machine Learning)是指用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當的模型，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。

機器學習的思想并不復雜，它僅僅是對人類生活中學習過程的一個模擬。而在這整個過程中，最關鍵的是數據。

任何通過數據訓練的學習算法的相關研究都屬于機器學習，包括很多已經發展多年的技術，比如線性回歸(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目標函數聚類方法)、決策樹(Decision Trees，運用概率分析的一種圖解法)、隨機森林(Random Forest，運用概率分析的一種圖解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神經網絡)。

四、深度學習

深度學習(Deep Learning)的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

五、人工智能與機器學習、深度學習的關系

嚴格意義上說，人工智能和機器學習沒有直接關系，只不過目前機器學習的方法被大量的應用于解決人工智能的問題而已。目前機器學習是人工智能的一種實現方式，也是最重要的實現方式。

早期的機器學習實際上是屬于統計學，而非計算機科學的;而二十世紀九十年代之前的經典人工智能跟機器學習也沒有關系。所以今天的AI和ML有很大的重疊，但并沒有嚴格的從屬關系。

不過如果僅就計算機系內部來說，ML是屬于AI的。AI今天已經變成了一個很泛泛的學科了。

深度學習是機器學習現在比較火的一個方向，其本身是神經網絡算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。

所以，如果把人工智能與機器學習當成兩個學科來看，三者關系如下圖所示：

如果把深度學習當成人工智能的一個子學科來看，三者關系如下圖所示

六、數據挖掘與機器學習的關系

數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用數據庫界提供的技術來管理海量數據。

機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，并不從屬于數據挖掘，二者相輔相成。

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