人工智慧、機器學習和深度學習？
人工智慧、機器學習和深度學習？
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前言
如果你在科技領域或在學習相關學科，你經常會聽到人工智慧，機器學習，甚至是深度學習。他們都是一樣的意思嗎？可能很多時候，人們總是混淆的使用它們。
隨著人工智慧的不斷髮展，機器學習這門技術也越來越重要，很多人都開啟了學習機器學習，本文就介紹了機器學習的基礎內容。
一、概念：
1、人工智慧
定義：
人工智慧（Artificial intelligence）簡稱AI。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的本質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
可以分為兩部分，即“人工”和“智慧”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智慧程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。
2、機器學習
定義：
機器學習(MachineLearning,ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。
它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
3、深度學習
定義：
深度學習（DeepLearning）簡稱DL。最初的深度學習是利用深度神經網路來解決特徵表達的一種學習過程。深度神經網路本身並不是一個全新的概念，可大致理解為包含多個隱含層的神經網路結構。為了提高深層神經網路的訓練效果，人們對神經元的連線方法和啟用函式等方面做出相應的調整。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，如圖象、聲音、文字。
二、三者關係
說起人工智慧、機器學習和深度學習的關係，很多人腦海裡會浮現出這張圖（當然我以前也見過這張圖）：
（來源：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588563162916669654&wfr=spider&for=pc）
由上圖可知:深度學習是機器學習的一個子集，機器學習是人工智慧的一個子集
三、機器學習：
1、緣由
其實今天會寫這篇部落格的很大一部分原因，是因為剛剛讀了一篇及其學習相關的部落格（連結：計算機的潛意識）
這篇部落格首先是介紹了機器學習的概念與定義，然後是機器學習的相關學科，機器學習中包含的各類學習演算法，接著介紹機器學習與大資料的關係，機器學習的新子類深度學習，最後探討了一下機器學習與人工智慧發展的聯絡以及機器學習與潛意識的關聯。經過這篇文章的介紹，我對機器學習技術有一定的瞭解，例如機器學習是什麼，它的核心思想是什麼(即統計和歸納)，通過了解機器學習與人類思考的近似聯絡可以知曉機器學習為什麼具有智慧能力的原因等等。其次，文章淺談了機器學習與外延學科的關係，機器學習與大資料相互促進相得益彰的聯絡，機器學習界最新的深度學習的迅猛發展，以及對於人類基於機器學習開發智慧機器人的一種展望與思考，最後作者簡單談了一點關於讓計算機擁有潛意識的設想。
2、對機器學習的瞭解
機器學習方法是計算機利用已有的資料(經驗)，得出了某種模型(遲到的規律)，並利用此模型預測未來(是否遲到)的一種方法。機器學習與人類思考的經驗過程是類似的，不過它能考慮更多的情況，執行更加複雜的計算。事實上，機器學習的一個主要目的就是把人類思考歸納經驗的過程轉化為計算機通過對資料的處理計算得出模型的過程。經過計算機得出的模型能夠以近似於人的方式解決很多靈活複雜的問題。