ai，機器學習，深度學習，這些術語使很多人感到困惑。如果您也是其中之一，那麼人工智慧-機器學習-深度學習的區別與聯絡– ai vs machine learning vs deep learning絕對適合您。
人工智慧，機器學習與深度學習
人工智慧是機器學習和深度學習應運而生的廣闊領域。您還可以在圖中看到，即使深度學習也是機器學習的子集。因此，人工智慧，機器學習和深度學習這三者都是彼此的子集。因此，讓我們繼續前進，了解它們之間到底有何不同。
從人工智慧開始
人工智慧一詞最早是在2023年創造的，但是為什麼如今人工智慧變得越來越流行呢?嗯，這是因為資料量，高階演算法的巨大增加以及計算能力和儲存的改進。
我們擁有的資料不足以**準確的結果。但是現在，資料量有了巨大的增長。統計資料表明，到2023年，大資料的累積量將從4.4 zb增加到大約44 zb或44萬億gb gb。
現在，我們甚至擁有可以處理如此大量資料的更高階演算法，高階計算能力和儲存。因此，預計未來12個月將有70%的企業實施ai，高於2023年的40%和2023年的51%。
什麼是人工智慧?
人工智慧是一種技術，它可以通過複製機器的行為和性質使機器像人類一樣工作。
人工智慧使機器有可能從他們的經驗中學習。這些機器根據新的輸入來調整其響應，從而通過處理大量資料並識別其中的模式來執行類似人類的任務。
ai用模擬解釋：建造教堂
您可以考慮建立人工智慧就像建立教堂。
最初的教堂花了幾代人的時間才能完成，所以在它上面工作的大多數工人從未見過最終的結果。從事此工作的人以自己的技藝為傲，他們建造了磚塊和鑿石，這些磚塊將被安置在大建築物中。因此，作為ai研究人員，我們應該將自己視為謙虛的製磚人，他們的工作是研究如何構建有一天某處某個地方將整合到智慧型系統中的元件(例如解析器，規劃器，學習演算法等)。
好吧，這是關於什麼是ai及其如何獲得炒作。因此，繼續前進，讓我們討論一下機器學習，看看它是什麼，以及為什麼引入它。
機器學習起源於80年代末和90年代初。 但是，使機器學習誕生的人們所面臨的問題是什麼?
統計資料：如何有效地訓練大型複雜模型?
電腦科學與人工智慧：如何訓練更強大的ai系統版本?
神經科學：如何設計大腦的運作模型?
什麼是機器學習?
機器學習是人工智慧的子集。它允許機器根據其經驗(資料)學習並做出**
通過示例了解機器學習
假設您要建立乙個系統，該系統可以根據其身高**乙個人的預期體重。您要做的第一件事是收集資料。讓我們說這是您的資料的樣子：
圖上的每個點代表乙個資料點。首先，我們可以畫一條簡單的線來根據身高**體重。例如，簡單的一行：
w = h – 100
w是重量(公斤)，h是高度(厘公尺)
這條線可以幫助我們做出**。我們的主要目標是減少估計值和實際值之間的差異。因此，為了實現這一目標，我們嘗試繪製一條適合所有這些不同點的直線，並將誤差最小化並使其盡可能小。減少誤差或實際值與估計值之間的差會提高效能。
此外，我們收集的資料點越多，我們的模型就會變得越好。我們還可以通過新增更多變數(例如性別)並為其建立不同的**線來改進模型。一旦建立了直線，那麼將來，如果將新資料(例如人的身高)輸入模型，它將很容易為您**資料並告訴他**的體重。
希望您對機器學習有乙個清晰的了解。因此，繼續前進，讓我們學習深度學習。
什麼是深度學習?
深度學習是一種特殊的機器學習，通過學習將世界表示為概念或抽象的巢狀層次結構，可以實現強大的功能和靈活性。
您可以將深度學習模型視為火箭發動機，其燃料是我們提供給這些演算法的大量資料。
深度學習的概念並不新鮮。但是最近它的炒作增加了，深度學習越來越受到關注。這個領域是一種特殊的機器學習，它受我們稱為人工神經網路的腦細胞功能的啟發。它只是簡單地獲取所有人工神經元之間的資料連線，並根據資料模式進行調整。如果資料量很大，則需要更多的神經元。它自動在多個抽象級別進行學習，從而使系統無需依賴任何特定演算法即可學習複雜的函式對映。
通過模擬了解深度學習
讓我從乙個簡單的示例開始，該示例解釋概念上的工作方式。
範例1：
讓我們嘗試了解您如何識別其他形狀的正方形。
第一件事是檢查是否有4條線與乙個圖形關聯(簡單概念正確!)。如果是，我們將進一步檢查它們是否已連線和閉合，如果是，我們將再次檢查它是否垂直並且其所有側面都相等 (正確!)。好吧，這不過是概念的巢狀層次結構。
我們所做的是，在這種情況下，我們承擔了識別正方形的複雜任務，並將其分解為更簡單的任務。現在，該深度學習也可以這樣做，但規模更大。
範例2：
讓我們以識別動物的機器為例。機器的任務是識別給定的影象是貓還是狗。
如果要求我們使用機器學習的概念來解決同一問題該怎麼辦?首先，我們將定義特徵，例如檢查動物是否有鬍鬚，或檢查動物是否有尖耳朵或尾巴是否筆直或彎曲。
簡而言之，我們將定義面部特徵，並讓系統識別哪些特徵在對特定動物進行分類中更重要。
現在談到深度學習。這將向前邁出了一步。與我們必須手動提供功能的機器學習相比，深度學習會自動找出對於分類很重要的功能。
到現在為止，ai與機器學習與深度學習已經使您清楚地認識到ai是一幅更大的圖景，而機器學習和深度學習是它的子部分，因此總結一下，我會說這是理解兩者之間差異的最簡單方法機器學習和深度學習就是要知道，深度學習就是機器學習。更具體地說，這是機器學習的下乙個發展。
摘自：
人工智慧,機器學習,深度學習
所謂人工智慧，通俗地講是指由人工製造出來的系統所表現出來的智慧型 機器學習簡單來講就是通過演算法，使機器能從大量歷史資料中學習規律，從而對新的樣本做出智慧型識別或對未來做 機器學習是基於概率統計 矩陣或圖模型而得出的分析結論 機器學習是人工智慧的乙個分支 深度學習是機器學習的乙個新領域 監督學習 邏...
人工智慧 機器學習 深度學習的概念區別
雷鋒網按 2016是人工智慧爆發的一年，各種層出不窮的新技術 新概念讓人眼花繚亂。很多人都分不清人工智慧 artificial intelligence，簡稱ai 機器學習 machine learning，簡稱ml 以及深度學習 deep learning，簡稱dl 概念之間的不同。本文為理解機器...
人工智慧 機器學習和深度學習
注 本文翻譯自網上的一篇文章，有刪節，原文 人工智慧 這個術語大家都比較熟悉。畢竟，它一直是電影中的熱門焦點，例如 終結者 黑客帝國 等等。但您最近可能還聽說過其他術語，如 機器學習 和 深度學習 有時它們與 人工智慧 交替使用。結果，人工智慧 機器學習和深度學習之間的區別可能非常不明確。接下來，我...