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深度学习和机器学习,机器学习和深度学习的( 三 )

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这就是人类的学习方式！机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种 。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式 。如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握 。并且可以随时切换，采用最好的方式 。甚至可以实现联想！人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化 。
人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？
先来一张图镇楼：人工智能从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式 。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务 。机器学习机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序 。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令 。
在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己 。深度学习深度学习是机器学习的一个子集，推动计算机智能取得长足进步 。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络 。从本质上说，这些网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性 。
如果有新学习的知识(无需人工干预)，机器就可以将其见解应用于其他数据集 。机器处理的数据越多，它的预测就越准确 。人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段 。深度学习则是机器学习的一个分支 。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的发展 。
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分 。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能 。例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段 。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了 。
这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事 。要解释这三者之间的关系和应用，最简单的方法就是画一个同心圆，如下图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动 。从概念的提出到走向繁荣1956年，几位计算机科学家相聚在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念 。
其后，人工智能就一直萦绕在人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化成形 。在之后的几十年，人工智能一直在不停地两极反转，既有人把其称作人类文明耀眼的未来；也有人把其当做是技术疯子们的妄想，嗤之以鼻 。坦白说，直到2012年之前，这两种声音都还同时存在 。过去几年，尤其是自2015年以来，人工智能开始大爆发 。
很大一部分原因是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效 。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据），也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发 。让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从最早的一点点星星之火，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的实际应用的 。

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