人工智慧和機器學習、深度學習的關聯
阿新 • • 發佈：2018-12-21
人工智慧（AI）—— 為機器賦予人的智慧
機器學習一種實現人工智慧的方法
深度學習一種實現機器學習的技術
人工智慧的知識圖譜
AI、ML和DL的關係
由以上的關係圖我們可以看出，總結的說就是
機器學習是實現人工智慧的一種方法,深度學習是機器學習一個分支
機器學習的必要性
- 很多軟體無法靠人工程式設計:自動駕駛、計算機視覺、自然語言處理
- 人類常會犯錯(比如緊張、累了、困了),機器不容易犯錯
關於機器學習的定義有很多，比較晦澀的一個定義是
“晦澀”的機器學習定義
- ◆對某類任務T(Task)和效能度量P( Performance)
- ◆通過經驗E( Experience)改進後
- ◆在任務T上由效能度量P衡量的效能有所提升
簡單的機器學習定義是：
簡單的機器學習定義
- ◆機器學習:用資料來解答問題
- ◆資料對應訓練
- ◆解答問題對應推測
簡單的說，機器學習相當於對人們難以處理的資料，使用機器進行一系列的處理之後，找到一個判定函式或者是模型，當再次遇到這種情況的時候，機器可以通過學習到的
模型或者是與之相對應的函式進行一系列的人們難以進行的操作。
機器學習的“關鍵三步”
- 找一系列函式來實現預期的功能:建模問題
- 找一組合理的評價標準,來評估函式的好壞:評價問題
- 快速找到效能最佳的函式:優化問題（比如梯度下降就是這個目的）
什麼是深度學習？
深度學習是機器學習的一個分支，是實現機器學習的一個方法。籠統的說就是，基於深度神經網路的學習研究就是深度學習。
關於神經網路與深度神經網路？
神經網路一般由輸入層，隱含層，輸出層三層結構組成，簡單的神經網路是隻有一個輸入層，一個隱含層，一個輸出層組成；深度神經網路是由一個輸入層，多個隱含層，
以及一個輸出層組成。
深度學習為什麼興起？
隨著科技的發展，人工智慧的興起，資料量不斷的增加，相應的神經網路也在不斷地發展。
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