人工智能，机器学习，(artificial intelligence, machine learning,)和深度学习(deep learning)的区别
另一方面，机器学习是人工智能的一个子集。它试图开发一种无需编程就能工作的机器。在人工智能中，机器通常被编程来做某事。虽然这个场景中的机器是智能的，但它不会学习。智能被编程到计算机中，而机器学习允许计算机学习一些新的东西，一些它没有被编程去做的东西。
机器或计算机通过数据挖掘过程进行学习。当新数据输入计算机时，计算机将分析数据并吸收信息。然后，它可以使用这些数据来检测数据中的模式，然后相应地调整程序操作。这方面的一个例子就是它在facebook的新闻提要中的使用。在这里，无监督算法观察用户行为及其模式，以决定哪些内容与用户更相关。然后它会向用户显示更相关的内容，这些内容在他们的新闻提要上的排名会更高。
同样，深度学习也是机器学习的一个子集。在机器学习中，计算机能够识别模式、理解语音、进行推理和预测。深度学习使计算机的学习能力更进一步。在这里，计算机能够真正地学习和了解事物，而不仅仅是比较数据。计算机能够学习像脸这样的东西的特征。通过利用模拟人类决策的神经网络，深度学习也可以用来解决现实世界中的问题。
因此，可以说，基本上，人工智能是计算机模仿人类智能的一种尝试。而机器学习则侧重于分析大量数据并从中学习。另一方面，深度学习可以让计算机像人类一样学习、区分和做出决定。
人工智能、机器学习和深度学习的比较：
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| 人工智能 | 机器学习 | 深度学习 |
| 定义（技术目标） | 用机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟 | 一种人工智能（人工智能）为计算机提供无需明确编程就能学习的能力 | 人工智能（人工智能）的一个方面，与模仿人类用来获得某些知识的学习方法有关 |
| 说明 | 涵盖从机器人过程自动化到实际机器人技术的所有内容的总称 | 专注于计算机程序的开发，当暴露于新数据时，这些程序会发生变化。 | 一种自动化预测分析的方法，机器从一组数据中学习并使用它进行预测。 |
| 包括 | 学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或确定的结论）和自我纠正 | 数据挖掘、数据提取、数据分析，并使用这些数据检测数据中的模式并相应地调整程序动作。 | 数据挖掘，数据抽取，数据分类，数据实现 |
| 范围 | 范围有限。机器是为一个特定的任务而编程的，它们通常除了跟随编程之外什么都不能做。 | 大范围。机器可以通过分析大量数据来学习推断和做出预测。 | 无限范围。机器可以通过学习和分析大量数据来模仿人类的智能和决策。 |
| 能力 | 发展自动驾驶汽车，人脸识别，网络搜索，工业机器人，导弹制导，甚至肿瘤检测 | 基于文本的搜索、欺诈检测、垃圾邮件检测、手写识别、图像搜索、语音识别、街景检测和翻译 | 计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理、音频识别和生物信息学 |
| 示例 | ibm公司的深蓝在1996年的比赛中击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。 | 深谋远虑的阿尔法戈在2016年击败了李·塞多尔通过分析大量专家动作数据。 | 自动游戏或自动手写生成 |
- 发表于 2021-07-12 20:58
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