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  • 1 # 浪潮圈

    要說清他們的關係首先要對這三個名詞進行簡要理解。人工智慧簡稱AI。是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智慧工作,是一門新的技術科學,它屬於電腦科學領域的一個分支。人工智慧的研究領域包含自然語言處理、影象識別、機器人等。

    機器學習簡稱ML。機器學習屬於人工智慧的一個分支,也是人工智慧的和核心。機器學習是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、電腦科學等多門學科。機器學習的概念就是通過輸入海量訓練資料對模型進行訓練,使模型掌握資料所蘊含的潛在規律,進而對新輸入的資料進行準確的分類或預測。

    深度學習簡稱DL。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域,它的靈感來源於人類大腦的工作方式,是利用深度神經網路來解決特徵表達的一種學習過程。深度學習實現了各種任務,並使得所有的機器輔助變成可能。無人駕駛汽車、預防性醫療保健、甚至的更好的電影推薦,都觸手可及或即將成為現實。

    在他們之中,人工智慧是最早出現的,也是最大、最外側的同心圓;其次是機器學習,稍晚一點;最內側,是深度學習,當今人工智慧大爆炸的核心驅動。下圖可以很好的幫助大家理解人工智慧、機器學習、深度學習三者之間的關係。

  • 2 # 快樂的老碼農

    人工智慧、機器學習、深度學習這三者之間的關係可以用通過下面的一張圖來描述,實際上它們之間是子集和父集的關係。

    機器學習(Machine Learning),是人工智慧的一個分支,通過學習已知資料來構建模型並對未知資料進行預測的技術。通常它表示的是以貝葉斯法、決策樹、分類、迴歸、EM演算法、支援向量機等技術為基礎的傳統學習方法,根據學習過程的特點又可分為監督學習和無監督學習。

    深度學習(Deep Learning),機器學習的一個分支,它通過研究人類大腦的神經元的工作機制,用計算機模擬並建立神經網路模型,然後再通過資料對它進行訓練,目前最常見的是應用與計算機視覺領域的卷積神經網路(CNN)以及應用與語音識別領域的遞迴神經網路(RNN)等。它與傳統機器學習的主要區別在於,深度學習演算法不需要手動選擇相關特徵,而是通過學習自動尋找有價值的特徵。

    其實除此之外,還有強化學習,對抗學習等技術,雖然聽起來很高大上,實際上不過都是一些實現人工智慧的方法罷了。

  • 3 # 叻道

    不清楚為什麼科技領域裡總愛問這個問題,我也很好奇問這個問題的朋友都是為了什麼樣子一個答案。

    我覺得大多問這個問題的人,極有可能專業或者工作和這三個關鍵詞都沒直接關係。要不,但從定義看,這個問題就沒有什麼好說的。

    我覺得問的人可能是很普通的程式設計師或者剛想入門的程式設計師,那麼你可以理解這三者好比網際網路服務,程式語言,和Java的關係。

    人工智慧和機器學習,在學術上的定義很明確的。簡單來說,只要符合某種特徵的技術,其實都屬於人工智慧和機器學習的技術。有許多具體的技術,它既能服務於人工智慧的應用場景,也能服務於機器學習的應用場景。而深度學習就是這麼一個具體的技術。

    在此,我也不想展開詳細說了,因為我不覺得看這個問題答案的人真的需要展開說。

    就那一個段子結束

    在我去創業拉投資的時候,我會說我是搞人工智慧的。

    在我找工作的時候,我會說我是搞機器學習的。

    在我幹活的時候,我只搞線性模型。

    在我除錯問題的時候,我只會printf。

    如果你們看不懂,那麼你們的確連門都沒入。

  • 4 # IT小敏同學

    從範圍來說:

    人工智慧>機器學習>深度學習

    人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。

    機器學習就是用演算法解析資料,不斷學習,對世界中發生的事做出判斷和預測的一項技術。

    深度學習是用於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路,並模仿人腦的機制來解釋資料的一種機器學習技術。

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