什麼是機器學習？什麼是深度學習？人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別

近年來，隨著4.0工業革命的爆發，人工智慧（AI）、機器學習、深度學習等術語逐漸流行起來，成為4.0時代公民必須掌握的概念。

這三個概念之間的關係可以用一個圓圈來解釋，其中人工智慧（最早出現的想法）是最大的圓圈，其次是機器學習（後來出現的概念），最後是深度學習（正在驅動）當前的人工智慧熱潮——是最小的圈子。

什麼是機器學習？什麼是深度學習？人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別 人工智慧、機器學習和深度學習之間的聯繫

建構人工智慧系統當然極為複雜，但要理解它並不困難。目前大多數人工智慧只是非常好的猜測機器（猜測機器，類似我們的大腦）。您給系統一組資料（例如數字 1 到 10），並要求系統對（x + 1，從 0 開始）進行建模並進行預測。（下一個數字是十一）。沒有什麼魔法，這就是人類大腦每天所做的事情：用我們所知道的來猜測我們不知道的。

AI與其他電腦程式的不同之處在於，我們不必為每種情況創建特定的程序，而是可以完全教授AI（機器學習），而且它還具有自動深度學習的能力。這三個概念基本上可以定義如下：

人工智慧（AI）：能夠模仿人類行為和思考的機器。

機器學習：人工智慧的一項功能，允許專家訓練人工智慧識別資料模式並做出預測。

深度學習：機器學習的小技術，允許機器自我訓練。

人工智慧、機器學習和深度學習之間的關係

什麼是人工智慧？
- 人工智慧——機器形式的人腦
什麼是機器學習？
- 機器學習－人工智慧的一種方法
什麼是深度學習？
- 深度學習－一種機器學習技術
得出結論

什麼是人工智慧？

人工智慧——機器形式的人腦

人工智慧可以被定義為電腦科學的一個分支，涉及智慧行為的自動化。人工智慧是電腦科學的一部分，因此必須基於該領域堅實、適用的理論原則。簡單來說，很容易理解：就是人類創造的機器的智慧。這種智能可以像人類智能一樣思考、思考、學習……。比人類更大規模、更有系統、更科學、更快地處理數據。

但目前，AI技術仍存在諸多限制。例如， Alexa——大管家，人工智慧應用最受歡迎的標誌之一，但仍然無法通過圖靈測試。

簡而言之，我們今天對人工智慧所做的事情屬於「狹義人工智慧」的概念。該技術能夠像人類一樣執行特定任務，甚至比人類更好。實踐中「狹義人工智慧」的例子包括 Pinterest 的圖像分類技術或在Facebook上標記朋友的臉部辨識技術。

這些技術展示了人類智慧的某些方面，但它們是如何實現的呢？這種智慧從哪裡來？讓我們進入下一個循環：機器學習。

什麼是機器學習？

機器學習－人工智慧的一種方法

機器學習是一個廣義術語，指的是教導電腦改進其正在執行的任務的行為。更具體地說，機器學習是指電腦在多次完成某項任務後表現會變得更好的任何系統。或者換句話說，機器學習最基本的能力就是利用演算法來分析現有的訊息，從中學習，然後對相關的事物做出決策或預測。電腦不是使用詳細的操作和指令來創建軟體來執行特定任務，而是使用資料和演算法來「訓練」電腦來學習如何執行任務。

如果沒有機器學習，目前的人工智慧將非常有限，因為它賦予電腦無需明確編程即可解決問題的能力。舉一個機器學習類型的例子，假設您想要一個可以識別照片中的貓的程式：

首先，你向AI提供一組貓的特徵供機器識別，例如皮毛顏色、體型、大小等。
接下來，你向 AI 提供一些圖像，其中部分或全部圖像可能被標記為“貓”，以便機器可以更有效地挑選出與貓相關的細節和特徵。
一旦機器收到了有關貓的所有必要數據，它就必須知道如何在圖片中找到一隻貓——“如果圖像包含某些細節 X、Y 或 Z，那麼有 95% 的可能它是一隻貓” 。

總的來說，當今機器學習的應用非常流行，其有用性是毋庸置疑的。

什麼是深度學習？

深度學習－一種機器學習技術

可以說，迄今為止，人工智慧已經取得了許多巨大的進步。將其視為一種具有深度「神經網路」的機器學習，可以像人腦一樣處理資料。這裡的主要區別在於，人類不必教導深度學習程式貓是什麼樣子，而只需向它提供所有必要的貓圖像，它就會自己弄清楚，自我學習。採取的步驟如下：

給機器餵很多貓的圖片。
演算法將檢查照片以查看照片之間的共同特徵和細節。
每張照片都將在多個層面上進行詳細解碼，從大的、一般的形狀到越來越小的細胞。如果某個形狀或線條重複多次，演算法會將其標記為重要特徵。
在分析了足夠的圖像後，演算法現在知道哪些樣本提供了最清晰的貓證據，而人類所要做的就是提供原始數據。

簡而言之：深度學習是機器學習的一種，機器自我訓練。深度學習比機器學習需要更多的輸入資料和運算能力，但它已經開始由 Facebook 和亞馬遜等大型科技公司部署。其中，機器學習領域最著名的名字之一是AlphaGo，這是一款可以與自己對弈的計算機，直到它能夠預測足以擊敗許多世界冠軍的最準確的棋步。

得出結論

深度學習使得許多現實世界的機器問題得以應用，同時擴展了人工智慧的整體領域。深度學習使各種輔助機器能夠以接近或與人類相同的方式執行任務，從而顛覆了人類的工作方式。無人駕駛汽車、更好的人類醫療保健……這一切都在當今時代實現了。人工智慧是世界的現在和未來。透過深度學習，人工智慧可以實現我們長期以來想像的科幻夢想。

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