0-1.了解人工智能、机器学习和深度学习的区别!

欢迎来到AI-SCHOLAR为商业人士打造的新内容《系统学习AI》！欢迎大家关注。作为学习的开始，本节介绍了"AI下面我就给大家解释一下"我"字是什么意思，你应该怎么理解!本节将帮助你了解人工智能、机器学习和深度学习的区别。

1.AI不是魔法!

近年来，"人工智能"一词爆红。

大赦很好，关于也确实，内容中到处都是不明确的说法，有时还有错误。在商业领域，我们听到了人工智能的成功，但我们不知道它到底能做什么，话语权就在我们面前。

然而，学术界对人工智能其实并没有明确的定义。

他是美国斯坦福大学的教授。计算机科学家阿瑟-塞缪尔。该"一个研究领域，使计算机具有学习能力，而不需要明确的程序来学习。最著名的解释可能是

亚瑟-塞缪尔 [图片来源：斯坦福信息实验室]

如果我们把这个解释铭记在心，"不使用编程或公式，你能神奇地操作和创造工具吗？"有些人可能会认为这是个好主意。然而，这个定义是很久以前提出的人工智能的理想形态，目前的人工智能技术还没有达到这个水平。

另外，虽然人工智能是一个研究领域，但现在经常在功能的意义上使用。据我所知，目前各家公司在经营中都在使用这种计算方法，以达到效果。

如果我们敢于以目前的实际应用水平来解释人工智能，那就是从大量数据中分析特征并进行预测和分类的程序函数，具有很高的经验准确性。我觉得用"不知道这样的表达方式是否合适"来形容。

例如，击败世界象棋冠军的人工智能，可以通过记忆大量策略并进行实验，预测并选择获得优势的概率最高的一步棋。在自动识别人脸的人工智能中，数据会被转换成通过学习人的各种面部图像，我们可以根据看到"人脸"的倾向进行分类。你是以你的所作所为来判断的。

换句话说，人工智能技术可以"用"在很多事情上，但。人工智能本身能做的事情不多，而且还在被人类使用。这就是目前的状况。当你阅读这些内容时，你一定会对人工智能的能力及其局限性有更多的了解。

人们普遍认为的人工智能形象与企业实际使用的人工智能形象有很大差距。正确认识这个差距，是进入人工智能行业的第一步。事实上，人工智能已经成为全球研究人员非常热衷的一个词。现在是学习基础知识的时候了，这样你才不会在未来一定会以惊人的速度增长的快节奏的人工智能业务中落伍!

2、机器学习？深度学习？ 首先，我们要知道区别!

现在，我们知道，很难用一个词来定义人工智能。

对了，不止是人工智能。机器学习和深度学习你听了很多这样的话，"我不知道该怎么做。这些都是与人工智能关系非常密切的词汇，但我们先说说我们会把人工智能和相关名词记下来，让你很好地理解它们之间的区别。应该是这样的

AI、机器学习、深度学习 (深度学习)两者之间的关系可以说明如下。AI（人工智能）是含义最多样的一种。因此，"人工智能"这个词的范围很广，如果粗暴地使用，就很难理解。

AI、机器学习和深度学习的关系

所以，这里有一个快速的概述。我们来谈谈什么是机器学习和深度学习。

◾ 机器学习

如果我们将人工智能定义为"基于程序从大量数据中分析特征并进行高精度预测和分类的能力，自动进行计算的系统"，那么机器学习可能更容易理解。

机器学习通常被视为几乎相同，因为它指的是人工智能内部的计算系统。然而，了解两者之间的差异是很重要的。

例如，我们可以说，图像识别能力、棋牌人工智能等也是利用机器学习系统创建的。

◾深度学习。

机器学习是一种在大量数据中寻找规律性和关系，从而进行决策和预测的方法。为了做到这一点，它使用了诸如"颜色"和"形状要关注的特征（参数）必须由人类指定。

深度学习，即深度学习，是机器学习中的一个领域，为机器学习增加了一种新的机制。如果我们说这个词是指

以人脑的神经回路为模型。多层算法"深度神经网络AI（人工智能）自己考虑并决定特征的设置和组合，用在机器学习中，你必须支配一个焦点，比如"颜色"或"形状"。深度学习在(深度)学习的情况下，它可以自己找出哪些值应该是特征，并做出最好的分类或预测，而不用告诉它该怎么做。这里我就不细说了，但这是一个很有意思的原理。

另外，最重要的是，为了不误导，它是"深度学习。数据也是必要的（没有数据，什么都做不了），人类可以在数据中添加一些操作。" 一定要认识到

目前，我们没有必要详细了解"机器学习"和"深度学习"的工作原理。在本节中，我们将讨论它们之间的包容关系，以及人工智能如何能够根据数据预测或分类特征的程序。重要的是要记住