人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)之间的关系

人工智能（ArtificialIntelligence）

过去几年，尤其是2015年以来，人工智能爆发式增长。很大一部分是因为GPU的广泛应用，使得并行计算更快、更便宜、更有效。当然，也是由于存储容量的无限扩大，加上突发的数据洪流(大数据)，使得图像数据、文本数据、交易数据、制图数据无一例外地呈爆炸式增长。

机器学习（MachineLearning）：一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测.与解决特定任务的传统硬编码软件程序不同，机器学习是& quot培训& quot有了大量的数据，各种算法从数据中学习如何完成任务。

看机器学习的一个定义(当然有很多不同的定义):& quot机器学习是一种通用的算法，它告诉你一些关于数据的有趣的东西，而不需要你写文章。AnycustomcodeSpecificatotheproblem。不使用writingcode，而使用youfeeddatateotherealgorithm and itbuildsdowlogicbasedondethdata。"有几个重要的关键词。也就是你不用写专门的业务逻辑代码，而是输入大量数据给机器，机器通过一个通用的机制建立自己的业务逻辑，也就是机器& quot学习& quot业务逻辑本身。当然，这种学到的逻辑可以用来处理新的数据。

这有点类似于人类的学习过程，如下所示：

机器学习有三类：

第一类是无监督学习(unsupervised learning)，指的是从数据中自动发现规则，并将其分成各种类别，有时称为& quot聚类问题& quot。

第二类是监督学习，指的是给历史数据一个标签，用模型来预测结果。如果有一个水果，我们根据它的形状和颜色来判断它是香蕉还是苹果。这是监督学习的一个例子。

最后一类是强化学习(reinforcement learning)，是指一种可以用来支持人们做出决策和计划的学习方法。它是一种反馈机制，对人的某些动作和行为进行奖励，并通过这种反馈机制来促进学习，类似于人的学习，所以强化学习是目前重要的研究方向之一。

深度学习（DeepLearning）：一种实现机器学习的技术

深度学习是机器学习的一个子集，推动计算机智能取得巨大进步。它使用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。本质上，这些网络模仿人脑的连通性，对数据集进行分类，并找到它们之间的相关性。

通过深度学习，机器可以处理大量的数据，识别复杂的模式，并提出深入的见解。

人工智能：给机器赋予人类智能。实现人工智能的一种方法。深度学习：一种实现机器学习的技术。人工神经网络：一种机器学习算法。

人工智能的研究领域和分支

1.底层是基础设施建设，包括数据和计算能力。数据越大，人工智能的能力越强。

2.上层是算法，比如卷积神经网络、LSTM序列学习、Q学习、深度学习等算法，都是机器学习算法。

3.第三层是重要的技术方向和问题，如计算机视觉、语音工程、自然语言处理等。还有其他类似的决策系统，如强化学习，或像大数据分析这样的统计系统，这些系统可以在机器学习算法上生成。

4.第四层是具体技术，比如图像识别、语音识别、机器翻译等等。

5.顶层的解决方案是行业解决方案，比如人工智能在金融、医疗、互联网、交通、游戏等领域的应用，这是我们关心的价值。