人工智能，机器学习与深度学习，到底是什么关系？

Question

人工智能，机器学习与深度学习，到底是什么关系

Answer 1

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为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。

人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，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

二、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

三、机器学习

机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(Decision Trees，运用概率分析的一种图解法)、随机森林(Random Forest，运用概率分析的一种图解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神经网络)。

四、深度学习

深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

五、人工智能与机器学习、深度学习的关系

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。

早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，但并没有严格的从属关系。

不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。

深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

所以，如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看，三者关系如下图所示：

向左转|向右转

如果把深度学习当成人工智能的一个子学科来看，三者关系如下图所示

向左转|向右转

六、数据挖掘与机器学习的关系

数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

向左转|向右转

机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。

Answer 2

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为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。 人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。学习的话可以加裙前面六九式中间二六九最后加上五四零就可以进来学习了奥，不定期还会有资料推送，还有人工智能领域大牛在线解答问题。
什么是机器学习
机器学习可以理解为机器从已知的经验数据（样本）中，通过某种特定的方法（算法），自己去寻找提炼（训练/学习）出一些规律（模型）；提炼出的规律就可以用来判断一些未知的事情（预测）。
比如我们接触了1w只单身汪（已知样本），通过归纳总结与比较（算法）找出TA们身上一些共性特点，然后将这些共性特点作为判断单身汪的依据（模型），那么下次遇到一个人（未知样本），就可以判断TA是不是单身了（预测）。
既然是从一堆已知的样本中找规律，那么找规律的方式以及找出的规律的形态就会因人而异，也就是算法与模型都可能会有所不同。所以，机器学习本身也是分为不同流派的，每种流派都有它代表性的模型与算法。机器学习主要分为符号主义学习（以决策树模型与相关算法为代表）、连接主义学习（以神经网络模型与相关算法为代表）与统计学习（以支持向量机与相关算法为代表）。符号主义学习与连接主义学习在20世纪80年代至90年代中期非常流行，统计学习则从90年代中期开始迅速占据舞台。值得一提的是，为判断一个人是否为单身汪而找出的一系列特征规律其实就是一棵决策树。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
人工智能是一个大的概念，是研究如何使机器获得智能的学科；机器学习是人工智能中的一个技术流派，通过从已知样本中提炼规律来获得判断未知样本的“智能”；深度学习则是机器学习的一种，它所学习出来的模型是深度神经网络。