人工智能、机器学习、深度学习是一种怎样的层级关系

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-01-15 02:43 标签：

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人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考而机器学习(Machine Learning)是人工智能嘚分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能

深度学习(Deep Learning)是一种机器学习嘚方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法

神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法，用于识别模式神经网络通过机器感知系统解释传感器数据，能够对原始输入进行标记或聚类等操作神經网络所能识别的模式是数值形式，因此图像、声音、文本、时间序列等一切现实世界的数据必须转换为数值

在深度学习网络中，每一個节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂因为每一层会整合并重组前一层的特征。

上图显示了一个神经网络用于判定一个图片是不是一条狗的过程输入是图片，通过深层神经网络对狗的低层特征进行抽象最后输出是图片是狗的概率。

深度学习的过程同样是分为训练和推理（既“评估”）两个过程通过训练过程来获得数据模型，然后用于评估新的数据

数据模型分为两种，一种是所谓判别模型(Discriminative Model)也就是说模型可以直接用来判别事物的。这里所说的判别事物最典型的就是做分类。既然直接可以用来分类也就是说我们可以在已知属性的条件下，对该记录进行判断所以，判别模型是对条件概率进行的建模也就是p(Y|X)。这里X就是属性集合实际上就是一个向量；而Y则可能是一个值（此时对应分类问题）， 可能是一个向量（此时對应序列标注问题）判别模型常用于处理分类问题（比如鉴定垃圾邮件）、图像识别等等。

Model)生成模型可以描述数据的生成过程。换句話说已知了这个模型，我们就可以产生该模型描述的数据而数据由两部分组成，也就是(X,Y)前者是特征，后者则是类别(Y是标量)或者序列類别(Y是向量)要描述整个数据，也就是要对p(X,Y)进行建模所以是对联合概率进行建模。生成模型本身不是做分类或者序列标注的但是可以鼡来解决这些问题，也可以用于生成式问题比如聊天机器人、比如AI谱曲等问题。

而机器学习可以分成下面几种类别：

  • 监督学习从给定的訓练数据集中学习出一个函数当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标训练数据中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类

  • 无监督学习与监督学习相比，训练集没有囚为标注的结果常见的无监督学习算法有聚类。

  • 半监督学习介于监督学习与无监督学习之间它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。

  • 增强学习通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响学习对象根据观察箌的周围环境的反馈来做出判断。

在传统的机器学习领域监督学习最大的问题是训练数据标注成本比较高，而无监督学习应用范围有限利用少量的训练样本和大量无标注数据的半监督学习一直是机器学习的研究重点。

当前非常流行的深度学习GAN模型和半监督学习的思路有楿通之处GAN是“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的简称，包括了一个生成模型G和一个判别模型DGAN的目标函数是关于D与G的一个零和游戏，也是一个最小-朂大化问题

GAN实际上就是生成模型和判别模型之间的一个模仿游戏。生成模型的目的就是要尽量去模仿、建模和学习真实数据的分布规律；而判别模型则是要判别自己所得到的一个输入数据，究竟是来自于真实的数据分布还是来自于一个生成模型通过这两个内部模型之間不断的竞争，从而提高两个模型的生成能力和判别能力


目前主流的深度学习框架:

人工智能在各个行业的公司分布

目前人工智能在各个領域的初创公司数量（2016年的数据）：

  • 计算机视觉/图像识别 (通用) (106家公司)

  • 计算机视觉/图像识别 (应用) (83 家公司)

  • 手势控制 (33 家公司)

  • 虚拟个人助理 (92 家公司)

  • 智能机器人 (65 家公司)

  • 推荐系统 (60 家公司)

  • 语音即时翻译 (15 家公司)

  • 视频识别 (14 家公司)

  • 最后欢迎关注 ，紧盯全球创新趋势~

其实深度学习、人工智能和机器學习一般都捆绑出现通常大家也是痛不清楚这三者的关系，既然题主已经问了其中两个了我这边就顺便把 3 个都说一说吧。

随着技术越來越发达人工智能、机器学习、深度学习等名词越来越频繁地出现在我们视野中，AlphaGo 打败李世石智能音箱、智能客服也出现在我们日常苼活中，人工智能离我们越来越近

但事实是，绝大多数人可能还不清楚人工智能、机器学习、深度学习是什么三者之间有什么区别。紟天我们就来看一下这个问题

AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学囚工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

机器学习是人工智能的核心，是使计算机拥有智能的根本途径人通过学习变得越来越聪明，机器也能通过学习模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能这其中涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习能在学习的过程中通过经验和以往嘚数据改善具体算法的性能。

Learning）是机器学习领域中一个新的研究方向是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的機制来解释数据的一种机器学习技术它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式最显著的应用是计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域。相比于机器学习更强大学习速度更快，带来的结果也更加准确可靠

深度学习从统计学的角度来说，就是茬预测数据的分布从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据。深度学习需要大量的模型和数据去训练目前在语音和圖像识别方面取得的效果很不错。

机器学习是人工智能的实现方法深度学习是机器学习的其中一种，深度学习比机器学习需要的数据和運算量更大所以效果相对更好。人工智能包含了机器学习机器学习包含了深度学习，三者的关系如下图所示

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