人工智能和机器学习、深度学习的关联

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人工智能（AI）—— 为机器赋予人的智能

机器学习一种实现人工智能的方法

深度学习一种实现机器学习的技术

 

人工智能的知识图谱

 

 AI、ML和DL的关系

由以上的关系图我们可以看出，总结的说就是

             机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是机器学习一个分支

 

机器学习的必要性

1. 很多软件无法靠人工编程:自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理
2. 人类常会犯错(比如紧张、累了、困了),机器不容易犯错

关于机器学习的定义有很多，比较晦涩的一个定义是

“晦涩”的机器学习定义

• ◆对某类任务T(Task)和性能度量P( Performance)
• ◆通过经验E( Experience)改进后
• ◆在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升

简单的机器学习定义是：

 

 

 

 

 简单的机器学习定义

• ◆机器学习:用数据来解答问题
• ◆数据对应训练
• ◆解答问题对应推测

 

 简单的说，机器学习相当于对人们难以处理的数据，使用机器进行一系列的处理之后，找到一个判定函数或者是模型，当再次遇到这种情况的时候，机器可以通过学习到的

模型或者是与之相对应的函数进行一系列的人们难以进行的操作。

 

 

机器学习的“关键三步”

• 找一系列函数来实现预期的功能:建模问题
• 找一组合理的评价标准,来评估函数的好坏:评价问题
• 快速找到性能最佳的函数:优化问题（比如梯度下降就是这个目的）

 

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，是实现机器学习的一个方法。笼统的说就是，基于深度神经网络的学习研究就是深度学习。

关于神经网络与深度神经网络？

神经网络一般由输入层，隐含层，输出层三层结构组成，简单的神经网络是只有一个输入层，一个隐含层，一个输出层组成；深度神经网络是由一个输入层，多个隐含层，

以及一个输出层组成。

 

 

 深度学习为什么兴起？

随着科技的发展，人工智能的兴起，数据量不断的增加，相应的神经网络也在不断地发展。

 

 

 

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