深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是建立機器-2/模型有很多隱藏層和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。所以，“深度 model”是手段，“feature 學(xué)習(xí)”是目的。與傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)和深度 學(xué)習(xí)不同之處在于:1)強調(diào)深度的模型結(jié)構(gòu)，通常有五個、六個甚至十個隱含層節(jié)點；2)特征學(xué)習(xí)的重要性被清晰地凸顯出來，即通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示轉(zhuǎn)化到新的特征空間，從而使分類或預(yù)測變得更容易。

是一個意思，節(jié)目由數(shù)據(jù)篩選對比。有人說人工智能(AI)是未來，人工智能是科幻，人工智能也是我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧＿@些評價都可以說是正確的，就看你指的是哪種人工智能了。今年早些時候，GoogleDeepMind的AlphaGo擊敗了韓國圍棋大師李世九。當媒體描述DeepMind的勝利時，人工智能(AI)、機器-2/(機器學(xué)習(xí))和深度學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))都用到了。

今天我們用同心圓這種最簡單的方法，直觀地展示它們的關(guān)系和應(yīng)用。如上圖，人工智能是最早也是最大最外面的同心圓；其次是機器 學(xué)習(xí)，稍晚一點；最里面的部分是深度 學(xué)習(xí)，是當今人工智能大爆炸的核心驅(qū)動力。五十年代，人工智能一度被極度看好。后來，發(fā)展了一些更小的人工智能子集。先機器 學(xué)習(xí)，再深度 學(xué)習(xí)。深度 學(xué)習(xí)是機器 學(xué)習(xí)的子集。

Da 數(shù)據(jù)本質(zhì)上只是一個關(guān)于數(shù)據(jù) library的查詢。如果數(shù)據(jù) library不存在，計算機再先進也無法計算。機器 學(xué)習(xí)表示計算機具有學(xué)習(xí)的功能，不必連接數(shù)據(jù)庫。阿爾法狗，包括早期的深藍，和人下棋時斷網(wǎng)，可以通過-1 學(xué)習(xí)賴學(xué)習(xí)人找到不同的解決方法。哦哦哦哦哦哦。Da 數(shù)據(jù)的前景很好，像Da 數(shù)據(jù)這樣的專業(yè)在一線城市比較好，師資跟得上，就業(yè)的工資比較可觀。學(xué)習(xí) Da 數(shù)據(jù)可以按照路線圖的順序。

人工智能，英文縮寫為AI，是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)研究的一個重要分支，也是多學(xué)科的交叉學(xué)科。它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)的新型智能機器。該領(lǐng)域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)data mining就是從海量數(shù)據(jù)“挖掘”隱藏的信息；數(shù)據(jù)挖掘中使用的一個重要方法是機器 學(xué)習(xí)(機器學(xué)習(xí))，即通過程序積累經(jīng)驗，但是機器學(xué)習(xí)是另一種方法。而深度學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))是機器 學(xué)習(xí)的子集，即機器 學(xué)習(xí)是由一個復(fù)雜而龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行的。機器 學(xué)習(xí)是一門交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜性理論等學(xué)科。

深度學(xué)習(xí)和機器 學(xué)習(xí)最大的區(qū)別就是性能。機器 學(xué)習(xí)主要用于使機器使用智能，但是深度 學(xué)習(xí)是一個實現(xiàn)機器。如果數(shù)據(jù)的比值較小，則深度-2/的性能較差，因為深度-2/的算法必須有一個很大的數(shù)?？偟膩碚f，人工智能是比較有話題性的，但是現(xiàn)在被人們或者使用人工智能的領(lǐng)域所熟知，也對這些領(lǐng)域產(chǎn)生了很大的影響。

1.數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，深度 學(xué)習(xí)和機器 學(xué)習(xí)主要是性能上的不同。當數(shù)據(jù)的量較小時,深度-2/的性能并不好，因為算法需要大量的深度-2/，2.硬件支持，深度 學(xué)習(xí)算法嚴重依賴高端電腦，而傳統(tǒng)的機器 學(xué)習(xí)算法可以在低端電腦上運行。深度學(xué)習(xí)GPU需要進行大量的矩陣乘法運算，3.特征工程。特征工程就是將領(lǐng)域知識輸入到特征提取器中，以降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。