Nvidia投资分析 2:AI 发展

前言:(2022/2/10)

这是我2020/7写的一系列关于Nvidia的投资分析。过了一年多我回过头来再读这几篇文章,觉得还是有可读性。我原来是把它放在微信公众号上的,后来被永久封号了。我决定再把它贴出来,跟大家分享一下。

引言

上一篇【1】给大家介绍了云计算的发展历程。我们接着讲AI的发展历程。

1、AI的发展事件和历程

图一、AI的发展里程碑【3】

2、AI分类

2.1、AI v.s. 机器学习 v.s. 深度学习

很多人都听说过AI,机器学习(Machine Learning),深度学习(Deep Learning),但是不是很清楚它们的关系。其实深度学习是机器学习的一种(并且是最火热的一种),机器学习是AI的一种(并且是最火热的一种)。

2.2、机器学习分类1 — training数据的类别

机器学习可以根据训练所用的数据是否打过标签(即表明数据的特性或者说类别)的方式来分为:

  • 大部分的机器学习算法都是这种,如下面会提到的神经网络CNN,RNN
  • 对抗神经网络GAN可以跟半监督学习合起来用,虽然它原来是属于无监督学习的。

2.3、机器学习分类2 — 学派

机器学习还可以按照理论学派来分类。1950年以来科学家们一直在尝试各种机器学习的理论,比较有名的机器学习的流派有5个学派【5】:

2.4、深度学习

深度学习是属于神经网络的联结学派。神经网络在最近几年里逐渐占了各种学派的上风,比如AlphaGo就是用的深度学习。它模拟人脑,由很多节点(类比人脑的神经元)组成。节点先组成层。层和层有连接,好比人类的脑神经。可以想象一下点和层越多,脑子更发达。所谓深度学习就是层数很多的神经网络。层数少的话(最多两层),就应该叫浅度学习(shallow learning)。神经网络一般分为全连接(Artificial或者Fully connected NN),卷积(Convolutional NN),循环(Recurrent NN)。各有各的合适的场景。

3、小结

AI发展了70年,一直没太大进展。直到最近几年深度学习神经网络导致了AI质的飞跃。它的推动力之一是AI找到了图像显卡GPU,大大提升了算力,使深度学习成为可用。我们下一篇接着讲GPU这个领域。

References:

1、林以,投资分析-技术篇1-云计算的发展

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Interested in investment, databases, coding

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