小編給大家分享一下人工智能、機器學習、深度學習之間存在著什么關(guān)系，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

創(chuàng)新互聯(lián)建站專注于牡丹江企業(yè)網(wǎng)站建設,響應式網(wǎng)站,商城建設。牡丹江網(wǎng)站建設公司,為牡丹江等地區(qū)提供建站服務。全流程按需定制開發(fā)，專業(yè)設計，全程項目跟蹤，創(chuàng)新互聯(lián)建站專業(yè)和態(tài)度為您提供的服務

機器學習是人工智能的一個子集，它包括使計算機能夠從數(shù)據(jù)中找出問題并交付人工智能應用程序的技術(shù)。而深度學習是機器學習的一個子集，它使計算機能夠解決更復雜的問題。

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)等。

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也有可能超過人的智能。

二、數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，顧名思義就是從海量數(shù)據(jù)中“挖掘”隱藏信息，按照教科書的說法，這里的數(shù)據(jù)是“大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)”，信息指的是“隱含的、規(guī)律性的、人們事先未知的、但又是潛在有用的并且最終可理解的信息和知識”。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)希望讓存放在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)能“說話”，支持決策。所以，數(shù)據(jù)挖掘更偏向應用。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

三、機器學習

機器學習(Machine Learning)是指用某些算法指導計算機利用已知數(shù)據(jù)得出適當?shù)哪Ｐ?，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。

機器學習的思想并不復雜，它僅僅是對人類生活中學習過程的一個模擬。而在這整個過程中，最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)。

任何通過數(shù)據(jù)訓練的學習算法的相關(guān)研究都屬于機器學習，包括很多已經(jīng)發(fā)展多年的技術(shù)，比如線性回歸(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目標函數(shù)聚類方法)、決策樹(Decision Trees，運用概率分析的一種圖解法)、隨機森林(Random Forest，運用概率分析的一種圖解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神經(jīng)網(wǎng)絡)。

四、深度學習

深度學習(Deep Learning)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

五、人工智能與機器學習、深度學習的關(guān)系

嚴格意義上說，人工智能和機器學習沒有直接關(guān)系，只不過目前機器學習的方法被大量的應用于解決人工智能的問題而已。目前機器學習是人工智能的一種實現(xiàn)方式，也是最重要的實現(xiàn)方式。

早期的機器學習實際上是屬于統(tǒng)計學，而非計算機科學的;而二十世紀九十年代之前的經(jīng)典人工智能跟機器學習也沒有關(guān)系。所以今天的AI和ML有很大的重疊，但并沒有嚴格的從屬關(guān)系。

不過如果僅就計算機系內(nèi)部來說，ML是屬于AI的。AI今天已經(jīng)變成了一個很泛泛的學科了。

深度學習是機器學習現(xiàn)在比較火的一個方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。

所以，如果把人工智能與機器學習當成兩個學科來看，三者關(guān)系如下圖所示：

如果把深度學習當成人工智能的一個子學科來看，三者關(guān)系如下圖所示：

六、數(shù)據(jù)挖掘與機器學習的關(guān)系

數(shù)據(jù)挖掘主要利用機器學習界提供的技術(shù)來分析海量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫界提供的技術(shù)來管理海量數(shù)據(jù)。

機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，并不從屬于數(shù)據(jù)挖掘，二者相輔相成。

補充：

來源：http://m.elecfans.com/article/691751.html

機器學習過程使用以下步驟進行定義：

1. 確定相關(guān)數(shù)據(jù)集并準備進行分析。

2. 選擇要使用的算法類型。

3. 根據(jù)所使用的算法構(gòu)建分析模型。

4. 立足測試數(shù)據(jù)集進行模型訓練，并根據(jù)需要進行模型修改。

5. 運行模型以生成測試評分。

機器學習與深度學習間的區(qū)別

1. 數(shù)據(jù)量：

機器學習能夠適應各種數(shù)據(jù)量，特別是數(shù)據(jù)量較小的場景。在另一方面，如果數(shù)據(jù)量迅速增加，那么深度學習的效果將更為突出。下圖展示了不同數(shù)據(jù)量下機器學習與深度學習的效能水平。

2. 硬件依賴性：

與傳統(tǒng)機器學習算法相反，深度學習算法在設計上高度依賴于高端設備。深度學習算法需要執(zhí)行大量矩陣乘法運算，因此需要充足的硬件資源作為支持。

3. 特征工程：

特征工程是將特定領域知識放入指定特征的過程，旨在減少數(shù)據(jù)復雜性水平并生成可用于學習算法的模式。

示例：傳統(tǒng)的機器學習模式專注于特征工程中所需要找像素及其他屬性。深度學習算法則專注于數(shù)據(jù)的其他高級特征，因此能夠降低處理每個新問題時特征提取器的實際工作量。

4. 問題解決方法

傳統(tǒng)機器學習算法遵循標準程序以解決問題。它將問題拆分成數(shù)個部分，對其進行分別解決，而后再將結(jié)果結(jié)合起來以獲得所需的答案。深度學習則以集中方式解決問題，而無需進行問題拆分。

5. 執(zhí)行時間

執(zhí)行時間是指訓練算法所需要的時間量。深度學習需要大量時間進行訓練，因為其中包含更多參數(shù)，因此訓練的時間投入也更為可觀。相對而言，機器學習算法的執(zhí)行時間則相對較短。

6. 可解釋性

可解釋性是機器學習與深度學習算法間的主要區(qū)別之一——深度學習算法往往不具備可解釋性。也正因為如此，業(yè)界在使用深度學習之前總會再三考量。

機器學習與深度學習的實際應用：

1. 通過指紋實現(xiàn)出勤打卡、人臉識別或者通過掃描車牌識別牌照號碼的計算機視覺技術(shù)。

2. 搜索引擎中的信息檢索功能，例如文本搜索與圖像搜索。

3. 自動電子郵件營銷與特定目標識別。

4. 癌癥腫瘤醫(yī)學診斷或其他慢性疾病異常狀態(tài)識別。

5. 自然語言處理應用程序，例如照片標記。Facebook就提供此類功能以提升用戶體驗。

6. 在線廣告。

未來發(fā)展趨勢：

1. 隨著業(yè)界越來越多地使用數(shù)據(jù)科學與機器學習技術(shù)，對各個組織而言，最重要的是將機器學習方案引入其現(xiàn)有業(yè)務流程。

2. 深度學習的重要程度正逐步超越機器學習。事實已經(jīng)證明，深度學習是目前最先進且實際效能最出色的技術(shù)方案之一。

3. 機器學習與深度學習將在研究與學術(shù)領域證明自身蘊藏的巨大能量。

以上是“人工智能、機器學習、深度學習之間存在著什么關(guān)系”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！