人工智能深度学习

人工智能、机器学习和深度学习的区别？现在也是随着互联网的发展和壮大，人工智能的已经得到非常广泛的作用，还有就是人工智能的机器学习和深度学习已经吸引非常多的人前来学习，还有就是他的发展趋势还是非常的不错的。

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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
【人工智能深度学习】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。
总结：
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。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
人工智能,机器学习和深度学习之间的关系一些人类通过直觉可以很快解决的问题，目前却很难通过计算机解决。这些问题包括自然言语理解、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。
深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。深度学习算法可以从数据中学习更加复杂的特征表达，使得最后一步权重学习变得更加简单且有效。深度学习可以一层一层的将简单的特征逐步转化成更加复杂的特征，从而使得不同类别的图像更加可分。深度学习与传统的机器学习区别如图；
人工智能、机器学习和深度学习是非常相关的几个领域。下图总结了他们之间的关系。人工智能是人类非常广泛的问题，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，推动了人工智能的发展。
人工智能领域的机器“深度学习”具体是怎样的学习模式？“深度学习”这个名词其实最主要是针对人工智能领域，它是指机器的一种学习模式，与我们平常所指的人类的深度学习是不同的概念。
首先，“深度学习”是机器学习的一种特定技术，它是建立在大数据的基础上，用大数据对机器进行训练，在机器反馈的过程中不断地纠错。
比如说，对于婴孩来说，我们拿三个不同杯子告诉宝宝，这是杯子。基本上，他就知道什么是杯子了。不管第四个杯子的形状或者图案有什么不同，但孩子基本已经能够非常清楚地辨别杯子的本质特征。
然而，对于机器来说，它需要通过足够多的例子，比如，你给它展示一个圆柱形的杯子，告诉它：“这是杯子。”但是当你拿另一个圆形的杯子给它看的时候，它可能会说这是一个球。所以，深度学习就是建立在大数据的基础上，给它看足够多的数据，直到机器最后总结出杯子的本质特征。
“深度学习”这样的技术，是建立在“人工神经网络”上的，而人工神经网络，又是来自人类神经生物学的深刻理解和延展。我们人类的神经网络通过神经元的联结来传递和处理信息，而这种人工神经网络则是模拟大脑的工作机制。
我们通过研究人类智能的工作机制，来创造出人工智能的工作原理。
但是，深度学习不比人类的学习，人类通过认知、推理、总结和反思来认识陌生的事物，但机器没有人类的意识和思维，它需要足够多的数据，才能得出结论，而且，机器到底是怎么得出结论的，我们尚未可知。
所以，这样的学习模式，对于机器识别物体有非常大的帮助，但是，这个技术如何让机器识别，以及它是否会让机器除了识别之外，带来其他的效果，我们也都是未知。
科学领域或许就是这样，一步步探索，一步步前进！