|
|
lzq801
人工智能、机器学习、深度学习这三者之间的关系可以用通过下面的一张图来描述，实际上它们之间是子集和父集的关系。
人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是一种计算机系统，经过训练后可以感知环境、做出决策及采取行动。它是研究和开发用于延伸和扩展人的智能的一种理论、方法、技术及应用的一门学科，其研究领域主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统以及其它相关领域等。
机器学习（Machine Learning），是人工智能的一台分支，通过学习已知数据来构建模型并对未知数据进行预测的技术。通常它表示的是以贝叶斯法、决策树、分类、回归、EM算法、支持向量机等技术为基础的传统学习方法，根据学习过程的特点又可分为监督学习和无监督学习。
深度学习（Deep Learning），机器学习的一台分支，它通过研究人类大脑的神经元的工作机制，用计算机模拟并建立神经网络模型，然后再通过数据对它进行训练，目前最常见的是应用与计算机视觉领域的卷积神经网络（CNN）以及应用与语音识别领域的递归神经网络（RNN)等。它与传统机器学习的主要区别在于，深度学习算法不需要手动选择相关特征，而是通过学习自动寻找有价值的特征。
其实除此之外，还有强化学习，对抗学习等技术，虽然听起来很高大上，实际上不过都是一些实现人工智能的方法罢了。 |
|
