人工智慧 與機器學習 、深度學習的關係：
機器學習，尤其是監督學習則有更加明確的指代。機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。
機器學習的實現步驟可以分成兩步，訓練和**。這兩個專業名詞類似於歸納和演繹的含義。歸納是從具體案例中抽象一般規律，機器學習中的「訓練」亦是如此。從一定數量的樣本（已知模型輸入x和模型輸出y）中，學習出輸出ｙ與輸入ｘ的關係（可以想象成是某種表示式）。演繹則是從一般規律推導出具體案例的結果，機器學習中的**亦是如此。
基於訓練得到的ｙ與ｘ之間的關係，遇到新出現的輸入ｘ，計算出輸出ｙ。在多數時候，通過模型計算得到的輸出，如果和真實場景中的輸出一致，說明模型是有效的。
以h為模型的假設，它是乙個關於引數 θ
\theta
θ 和輸入ｘ的函式,用函式h(θ
,x)h(\theta, x)
h(θ,x)
表示。模型的優化目標是使得h(θ
,x)h(\theta, x)
h(θ,x)
的輸出與真實值y
yy 盡量一致。那麼，學習引數的過程就是在已知的樣本上，不斷減小該評價函式（h(θ
,x)h(\theta, x)
h(θ,x)
與 yy
y 的差）的過程，直到學習到乙個引數 θ
\theta
θ 使得評價函式的取值最小。這個衡量模型**值和真實值差距的評價函式也被稱為損失函式（損失 loss）。上述優化引數的過程如下圖公式所示：
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