机器学习、深度学习和强化学习【简单理解】

最近在学习人工智能领域知识，随手记录一下知识点，以防忘记。通过本篇文章，读者可了解机器学习、深度学习和强化学习三者的基础概念及区别，以便找准大致框架，相关知识整理及总结如下：

一、定义

1. 机器学习（Machine Learning, ML）
   机器学习是人工智能的核心分支,属于人工智能的子领域，通过数据驱动的方式让计算机系统自动学习模式和规律，即研究如何让计算机从数据中自动学习规律。主要思想是从数据中提取特征，构建模型进行预测或决策。

   • 主要分类：
     • 监督学习：如分类、回归，使用带标签的数据训练模型
     • 无监督学习：如聚类、降维，从无标签数据中发现结构
     • 半监督学习：结合少量标签数据和大量未标注数据

2. 深度学习（Deep Learning, DL）
   深度学习是机器学习的子领域，基于深层人工神经网络（可包含多个隐藏层），能够自动学习数据的多层次抽象表示。

   • 主要技术：
     • 反向传播算法：优化网络权重
     • 卷积神经网络（CNN）：擅长图像处理
     • 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如LSTM、GRU）
     • Transformer框架：用于自然语言处理（如BERT、GPT）
   • 特点：依赖大规模数据和高算力（如GPU），用于处理高维、非结构化数据（图像、语音、文本等）

3. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）
   强化学习在传统上也属于机器学习的子领域，但因其独特的学习方式（不依赖静态数据集），也被视为与监督/无监督学习并列的独立范式。它关注智能体（Agent）通过与环境交互学习最优策略，核心思想是的“试错+延迟奖励”。

   • 关键要素：
     • 状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、策略（Policy）
   • 经典算法：Q-Learning、深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）、Actor-Critic
   • 特点：无需标注数据，但需要设计合理的奖励函数和环境模拟

二、简单理解

• 机器学习比作一名学生，通过课本（数据）学习知识（模型）

• 深度学习是这名学生中的“学霸”，用复杂的笔记（神经网络）总结知识，尤其擅长理解图片和语言

• 强化学习则像一名游戏玩家，通过不断试错（交互）找到通关策略，而当他结合深度学习时，就变成了一个“既会记笔记又会打游戏的全能选手”（如AlphaGo）

三、所属关系

• 机器学习是总的框架，包含深度学习和强化学习
• 深度学习是机器学习的一种技术实现（基于深度神经网络）
• 强化学习是独立的学习范式，但常与深度学习结合（如深度强化学习）

值得注意的是，机器学习的任务与模型是可以相互组合的，即有非深度/深度监督学习、非深度/深度强化学习、非深度/深度无监督学习等