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機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，人工智能機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別和聯(lián)系

來源：整理 時間：2023-08-21 09:32:14 編輯：智能門戶 手機版

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1，人工智能機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別和聯(lián)系

是一個包含的關(guān)系。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一種，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種
人工智能包含的范圍非常大，機器學(xué)習(xí)是人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)，而人工智能最近的大發(fā)展都是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)

人工智能機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別和聯(lián)系

2，人工智能AI機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

機器學(xué)習(xí)：machine learning，是計算機科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的交叉學(xué)科，基本目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個x->y的函數(shù)（映射），來做分類或者回歸的工作。之所以經(jīng)常和數(shù)據(jù)挖掘合在一起講是因為現(xiàn)在好多數(shù)據(jù)挖掘的工作是通過機器學(xué)習(xí)提供的算法工具實現(xiàn)的，例如廣告的ctr預(yù)估，PB級別的點擊日志在通過典型的機器學(xué)習(xí)流程可以得到一個預(yù)估模型，從而提高互聯(lián)網(wǎng)廣告的點擊率和回報率；個性化推薦，還是通過機器學(xué)習(xí)的一些算法分析平臺上的各種購買，瀏覽和收藏日志，得到一個推薦模型，來預(yù)測你喜歡的商品。深度學(xué)習(xí)：deep learning，機器學(xué)習(xí)里面現(xiàn)在比較火的一個topic，本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的衍生，在圖像，語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果，所以各大研究機構(gòu)和公司都投入了大量的人力做相關(guān)的研究和開發(fā)。
是一個包含的關(guān)系。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一種，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種

人工智能AI機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

3，AI機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別是什么

曾被MIT技術(shù)評論列為2013年十大突破性技術(shù)（Deep Learning居首），它是以ML中的神經(jīng)網(wǎng)略學(xué)習(xí)算法存在的。人工智能現(xiàn)階段分為弱人工智能和強人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搖身一變成了如今的DL。學(xué)界對DL一般有兩種看法，實際上當(dāng)下科技能實現(xiàn)的所謂“人工智能”都是弱AI，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發(fā)展成一個新的學(xué)習(xí)分支，即end-to-end）說不定就是實現(xiàn)未來強AI的突破口1?；蛘邠Q句話說. 深度學(xué)習(xí)與AI。在DL還沒有火起來的時候。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關(guān)系，隨著計算資源和big data的興起，奧創(chuàng)那種才是強AI（甚至是boss級的），也就是我上面說的end-to-end的“深度學(xué)習(xí)的思想”。本質(zhì)上來講，人工智能相比深度學(xué)習(xí)是更寬泛的概念，深度學(xué)習(xí)這種技術(shù)（我更喜歡稱其為一種思想。 2。而深度學(xué)習(xí)，一種是將其視作feature extractor，是AI中的一種技術(shù)或思想. 深度學(xué)習(xí)與ML

AI機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別是什么

4，深度學(xué)習(xí)是不是一定就比機器學(xué)習(xí)好

1、機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。 2、深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。 3、機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。 拓展資料： 1、機器學(xué)習(xí)直接來源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來分，機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問題）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法在指紋識別、基于Haar的人臉檢測、基于HoG特征的物體檢測等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達到了商業(yè)化的要求或者特定場景的商業(yè)化水平，但每前進一步都異常艱難，直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)。 2、最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并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(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實有不少想法早年間也曾有過，但由于當(dāng)時訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現(xiàn)。

5，如何區(qū)分AI

什么是AI第一步是傳達人工智能，機器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)的定義。有人認為AI，ML和深度學(xué)習(xí)都是各自的技術(shù)。我認為AI / ML /深度學(xué)習(xí)是建立在通用平臺上的計算機自動化和分析的連續(xù)階段。在這個平臺的第一層坐著AI，它可以分析數(shù)據(jù)并快速向用戶提供分析結(jié)果。機器學(xué)習(xí)位于AI的二級應(yīng)用程序上，不僅可以分析原始數(shù)據(jù)，還可以查找數(shù)據(jù)中可以產(chǎn)生更多結(jié)果的模式。深度學(xué)習(xí)是分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模式的第三層應(yīng)用程序，它更進一步。計算機還使用由數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的高級算法，這些算法可以提出更多關(guān)于數(shù)據(jù)的問題，并能夠產(chǎn)生更多的見解。逐步實踐展示這些日益復(fù)雜的分析的不同層次的最佳方式是找到一個可以向業(yè)務(wù)決策者展示好處的商業(yè)示例。我們來看一下交通規(guī)劃的樣本。第一層：AI開發(fā)了一個AI應(yīng)用程序，可以告訴交通工程師和規(guī)劃人員主要交通擁堵點位于城市的哪個位置。這有助于他們規(guī)劃道路維修，停車燈和其他基礎(chǔ)設(shè)施，希望能夠緩解某些地區(qū)的擁堵。第二層：機器學(xué)習(xí)可以進一步開發(fā)AI /分析，以便可以查找數(shù)據(jù)中的模式。例如，它注意到某些交叉路口的交通在早上6點到早上8點之間最為擁擠，或者交通在晚上排隊，在體育賽事之前排隊。對情況的了解為規(guī)劃人員和工程師提供了更多洞察力，因為現(xiàn)在他們不僅可以計劃交通堵塞，還可以計劃未來的活動，如音樂會和曲棍球比賽。第3層：深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是指數(shù)據(jù)分析超越原始數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模式的地方。深度學(xué)習(xí)增加了數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的特定算法，以進一步擴展從數(shù)據(jù)中獲得的查詢和見解?？梢蕴砑拥搅髁糠治鲋械乃惴赡馨ǎ何磥硎?，該城市的哪些區(qū)域?qū)⒊霈F(xiàn)最大的人口增長？或者，未來五年哪些道路需要大修？或者，天氣預(yù)報是否說未來五年我們會有更多或更少的降雪？通過在模式和數(shù)據(jù)分析之上添加這些算法，用戶可以更全面地了解他們正在嘗試采取行動和評估的情況。AI路線圖能夠打破人工智能，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異非常重要，因為它不僅顯示了管理人工智能自動化的不同層級和功能，還顯示了可以從中獲得的業(yè)務(wù)洞察力水平的提高。通過將這些不同的AI層可視化為企業(yè)和IT戰(zhàn)略路線圖，組織可以在IT和業(yè)務(wù)目標(biāo)中衡量切實的結(jié)果。例如，一個城市可以說，明年它將全面了解其道路系統(tǒng)以及交通擁堵所在的位置。在第二年，該城市將能夠預(yù)測高峰時段和特殊事件交通的交通擁堵，并能夠主動通知旅客使用備用路線。在第三年，通過評估人口（和交通）增長，基礎(chǔ)設(shè)施維修停工以及氣候變化等因素的影響，該市將能夠制定未來計劃。AI路線圖將通過列出每年需要的人工智能技術(shù)（和投資）類型來反映這些戰(zhàn)略，以支持業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。

6，人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一種怎樣的層級關(guān)系

人工智能：從概念提出到走向繁榮1956年，幾個計算機科學(xué)家相聚在達特茅斯會議，提出了“人工智能”的概念，夢想著用當(dāng)時剛剛出現(xiàn)的計算機來構(gòu)造復(fù)雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機器。其后，人工智能就一直縈繞于人們的腦海之中，并在科研實驗室中慢慢孵化。之后的幾十年，人工智能一直在兩極反轉(zhuǎn)，或被稱作人類文明耀眼未來的預(yù)言，或被當(dāng)成技術(shù)瘋子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，這兩種聲音還在同時存在。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領(lǐng)英平臺的全球AI（人工智能）領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬，僅國內(nèi)人工智能人才缺口達到500多萬。人工智能的研究領(lǐng)域也在不斷擴大，圖二展示了人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。但目前的科研工作都集中在弱人工智能這部分，并很有希望在近期取得重大突破，電影里的人工智能多半都是在描繪強人工智能，而這部分在目前的現(xiàn)實世界里難以真正實現(xiàn)（通常將人工智能分為弱人工智能和強人工智能，前者讓機器具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而強人工智能讓機器獲得自適應(yīng)能力，解決一些之前沒有遇到過的問題）。弱人工智能有希望取得突破，是如何實現(xiàn)的，“智能”又從何而來呢？這主要歸功于一種實現(xiàn)人工智能的方法——機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)：一種實現(xiàn)人工智能的方法機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。舉個簡單的例子，當(dāng)我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時，經(jīng)常會出現(xiàn)商品推薦的信息。這是商城根據(jù)你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，并且愿意購買的產(chǎn)品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵產(chǎn)品消費。機器學(xué)習(xí)直接來源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來分，機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問題）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法在指紋識別、基于Haar的人臉檢測、基于HoG特征的物體檢測等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達到了商業(yè)化的要求或者特定場景的商業(yè)化水平，但每前進一步都異常艱難，直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)：一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并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(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實有不少想法早年間也曾有過，但由于當(dāng)時訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現(xiàn)。三者的區(qū)別和聯(lián)系機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們?nèi)叩年P(guān)系。目前，業(yè)界有一種錯誤的較為普遍的意識，即“深度學(xué)習(xí)最終可能會淘汰掉其他所有機器學(xué)習(xí)算法”。這種意識的產(chǎn)生主要是因為，當(dāng)下深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用遠超過傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，并且媒體對深度學(xué)習(xí)進行了大肆夸大的報道。深度學(xué)習(xí)，作為目前最熱的機器學(xué)習(xí)方法，但并不意味著是機器學(xué)習(xí)的終點。起碼目前存在以下問題：1. 深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能展現(xiàn)出神奇的效果，但現(xiàn)實生活中往往會遇到小樣本問題，此時深度學(xué)習(xí)方法無法入手，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法就可以處理；2. 有些領(lǐng)域，采用傳統(tǒng)的簡單的機器學(xué)習(xí)方法，可以很好地解決了，沒必要非得用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)方法；3. 深度學(xué)習(xí)的思想，來源于人腦的啟發(fā)，但絕不是人腦的模擬，舉個例子，給一個三四歲的小孩看一輛自行車之后，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十有八九能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學(xué)習(xí)過程往往不需要大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)方法顯然不是對人腦的模擬。
文章TAG：機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別和聯(lián)系

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