深度學習，機器學習，人工智慧三者有什麼關係？

現在人們每天都會從人工智慧中受益：音樂推薦、高德地圖、訊飛翻譯以及許多其他應用程式都由AI提供支持。但是，人工智慧、機器學習和深度學習這兩個術語之間仍然存在混淆。最受歡迎的搜索請求之一如下：&34;。

讓我們澄清一下：人工智慧（AI），機器學習（ML）和深度學習（DL）是三種不同的東西。

三個同心圓表示DL是ML的子集，而ML也是AI的子集。因此，人工智慧是一個無所不包的概念，最初是一個概念，隨後是後來興起的ML，最後是有希望將AI的發展提升到另一個層次的DL。

什麼是深度學習

深度學習是人工智慧（AI）中機器學習的一個子集，它具有能夠從未結構化或未標記的數據中不受監督地學習的網絡。深度學習也稱為深度神經學習或深度神經網絡。深度學習也可以理解為一種機器學習技術，可以教計算機去做人類自然想到的事情：通過示例學習。深度學習是無人駕駛汽車背後的一項關鍵技術，可讓他們識別停車標誌，或區分行人與路燈柱。它是電話，平板電腦，電視和免提揚聲器等消費類設備中語音控制的關鍵。深度學習最近獲得了很多關注，這是有充分理由的。它正在取得前所未有的結果。

在深度學習中，計算機模型學習直接從圖像，文本或聲音中執行分類任務。深度學習模型可以達到最先進的準確性，有時甚至超過了人類水平的性能。通過使用大量標記數據和包含許多層的神經網絡體系結構來訓練模型。

深度學習允許機器解決複雜的問題，即使使用的數據集非常多樣化，無結構且相互關聯。深度學習算法學習的越多，它們的性能就越好。

什麼是機器學習？

機器學習是最流行的預測未來或對信息進行分類以幫助人們做出必要決策的技術。機器學習算法經過實例或示例訓練，從中可以從過去的經驗中學習並分析歷史數據。因此在遍歷示例的過程中，它能夠識別模式以便對未來做出預測。

機器學習是人工智慧（AI）的一種應用，它使系統能夠自動學習並從經驗中進行改進，而無需進行明確的編程。機器學習專注於電腦程式的開發，該程序可以訪問數據並自己學習。學習的過程始於觀察或數據，例如示例，直接經驗或指導，以便根據我們提供的示例查找數據模式並在將來做出更好的決策。主要目的是允許計算機在沒有人工幹預或幫助的情況下自動學習，並相應地調整操作。但是，使用經典的機器學習算法，文本被視為關鍵字序列；相反，基於語義分析的方法模仿了人類理解文本含義的能力。

事實證明，機器學習（ML）是過去十年中最具顛覆性的技術進步之一。在競爭日益激烈的科技世界中，ML使企業能夠快速跟蹤數位化轉型並進入自動化時代。甚至有人可能認為AI/ML必須在某些垂直領域保持相關性，例如數字支付和銀行中的欺詐檢測或產品推薦中。

機器學習定義為對電腦程式的研究，該程序利用算法和統計模型來進行推理和模式學習，而無需進行明確的編程。在過去的十年中，機器學習領域取得了重大發展。

機器學習和人工智慧的關係。機器學習是AI的專有子集，僅保留給可以動態改進的算法。它們不是像許多AI程序一樣針對一項任務進行靜態編程的，即使在部署它們之後也可以進行改進。這不僅使它們適用於企業應用程式，而且還是一種在瞬息萬變的環境中解決問題的新穎方法。機器學習還包括深度學習，這是掌握AI未來關鍵的專業學科。深度學習具有神經網絡的功能，神經網絡是一種基於人腦物理結構的算法。神經網絡似乎是AI研究中最有生產力的發展方向，因為它可以比以前更緊密地模擬人腦。藉助機器學習算法，AI不僅可以執行編程要完成的任務，還可以進行開發。在ML進入主流之前，AI程序僅用於自動化業務和企業環境中的低級任務。這包括諸如智能自動化或基於規則的簡單分類之類的任務。這意味著AI算法僅限於其處理範圍。但是，通過機器學習，計算機能夠超越編程的要求，並隨著每次迭代而不斷發展。

機器學習從根本上與人工智慧不同，因為它具有發展的能力。使用各種編程技術，機器學習算法能夠處理大量數據並提取有用的信息。這樣，他們可以通過從提供的數據中學習來改進以前的迭代。

什麼是人工智慧？

要了解什麼是機器學習，必須首先查看人工智慧（AI）的基本概念。AI被定義為表現出與人類相似的認知能力的程序。使計算機像人一樣思考並以我們的方式解決問題是人工智慧的主要宗旨之一。人工智慧是一個總括性術語，用於表示所有可以像人類一樣思考的電腦程式。任何具有特徵（例如自我完善，通過推理學習）甚至基本的人類任務（例如圖像識別和語言處理）的電腦程式都被視為AI的一種形式。人工智慧領域包括機器學習和深度學習的子領域。深度學習是機器學習的更專業版本，它利用更複雜的方法來解決難題。但是要注意的一件事是機器學習和人工智慧之間的區別。雖然機器學習是概率性的（可以解釋輸出，從而排除了AI的黑匣子性質），但深度學習卻是確定性的。

人工智慧將成為一個偉大的變革者，它將提高許多部門的效率，並實現創造更高價值的服務，從而帶動整體經濟增長，是推動社會進步的強勁引擎。

人工智慧、機器學習、深度學習和計算機視覺有什麼區別？

人工智慧、機器學習、深度學習和計算機視覺將成為歷史上最大的技術革命。

人工智慧是計算機科學的一個子集，通過運行程序，機器看起來像是智能的。這是一個非常廣泛的主題，涉及從購物中心的自動門到當今建造的最智能系統的所有內容。

機器學習是一種為計算機提供一組規則和任務，然後讓計算機找出完成這些任務的方法的實踐。機器本質上是在沒有知識的情況下啟動的，通過反覆試驗得出了合適的解決方案。機器學習的動力是神經網絡。

神經網絡是一種算法和數據結構，旨在讓機器根據一系列輸入來分類和預測輸出。神經網絡是大腦的類似結構。它由節點（腦細胞），連接和權重組成，並遵循&34;原理。網絡具有兩種操作模式：訓練和推理。在訓練模式下，許多數據集被饋入輸入節點，並調整權重。在推論模式下，未知數據被饋送到輸入節點，並且系統建議輸出。對神經網絡的理解還有很多，但這是一個非常廣泛的概述。神經網絡通常非常複雜，需要大量的計算能力來訓練。

深度學習網絡在其中使用神經網絡。深度學習網絡和神經網絡架構有很多共同點。它們都具有輸入和輸出層以及訓練和推理模式。但是，通常在深度學習網絡中會實現卷積和最大池化之類的一些新的轉折，以使算法運行更快並允許進行更深的計算。簡而言之，可以將深度學習網絡視為神經網絡的網絡。

人工智慧領域實質上是機器可以執行通常需要人類智能的任務時，它涵蓋了機器學習。機器可以通過經驗學習和掌握技能，而無需人工參與。深度學習是機器學習的子集，其中人工神經網絡（受人腦啟發的算法）從大量數據中學習。類似於我們從經驗中學習的方式，深度學習算法將重複執行任務，每次對其進行一些微調以提高結果。我們將之稱為&34;，因為神經網絡具有支持學習的各種（深度）層。幾乎所有需要&34;才能解決的問題都是深度學習可以解決的問題。人工智慧是使用計算技術擴展人類智能的科學技術，它包含眾多領域，計算機視覺就是其重要的一個研究方向；機器學習是實現人工智慧的方法之一，而深度學習又是一種具體實現機器學習的技術。

寫在最後

人工智慧是一個綜合術語；它正在向機器傳達一種認知能力。早期的AI系統使用該模式來匹配和專家化系統。機器學習背後的核心思想是機器本身無需人工幹預即可學習和響應。深度學習是人工智慧領域的突破性創新。因為它通過AI領域的整體擴展而使機器學習的許多應用成為可能。在深度學習的幫助下，人工智慧是當前的光明前景。如果有足夠的數據要訓練，那麼深度學習將為文本翻譯和圖像識別帶來令人印象深刻的結果。