人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間存在著什么關(guān)系

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機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它包括使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中找出問題并交付人工智能應(yīng)用程序的技術(shù)。而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)能夠解決更復(fù)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(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)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(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括語音識別、圖像識別、機(jī)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(jī)的實(shí)際應(yīng)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(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是指用某些算法指導(dǎo)計(jì)算機(jī)利用已知數(shù)據(jù)得出適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。

機(jī)器學(xué)習(xí)的思想并不復(fù)雜，它僅僅是對人類生活中學(xué)習(xí)過程的一個(gè)模擬。而在這整個(gè)過程中，最關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)。

任何通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練的學(xué)習(xí)算法的相關(guān)研究都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)，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(biāo)函數(shù)聚類方法)、決策樹(Decision Trees，運(yùn)用概率分析的一種圖解法)、隨機(jī)森林(Random Forest，運(yùn)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(jī))以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。

四、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

五、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

嚴(yán)格意義上說，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)沒有直接關(guān)系，只不過目前機(jī)器學(xué)習(xí)的方法被大量的應(yīng)用于解決人工智能的問題而已。目前機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)方式，也是最重要的實(shí)現(xiàn)方式。

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上是屬于統(tǒng)計(jì)學(xué)，而非計(jì)算機(jī)科學(xué)的;而二十世紀(jì)九十年代之前的經(jīng)典人工智能跟機(jī)器學(xué)習(xí)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(yán)格的從屬關(guān)系。

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

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在比較火的一個(gè)方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)成兩個(gè)學(xué)科來看，三者關(guān)系如下圖所示：

如果把深度學(xué)習(xí)當(dāng)成人工智能的一個(gè)子學(xué)科來看，三者關(guān)系如下圖所示：

六、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

數(shù)據(jù)挖掘主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)是另一門學(xué)科，并不從屬于數(shù)據(jù)挖掘，二者相輔相成。

補(bǔ)充：

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

機(jī)器學(xué)習(xí)過程使用以下步驟進(jìn)行定義：

1. 確定相關(guān)數(shù)據(jù)集并準(zhǔn)備進(jìn)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(jìn)行模型訓(xùn)練，并根據(jù)需要進(jìn)行模型修改。

5. 運(yùn)行模型以生成測試評分。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)間的區(qū)別

1. 數(shù)據(jù)量：

機(jī)器學(xué)習(xí)能夠適應(yīng)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(xué)習(xí)的效果將更為突出。下圖展示了不同數(shù)據(jù)量下機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的效能水平。

2. 硬件依賴性：

與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法相反，深度學(xué)習(xí)算法在設(shè)計(jì)上高度依賴于高端設(shè)備。深度學(xué)習(xí)算法需要執(zhí)行大量矩陣乘法運(yùn)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(lǐng)域知識放入指定特征的過程，旨在減少數(shù)據(jù)復(fù)雜性水平并生成可用于學(xué)習(xí)算法的模式。

示例：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模式專注于特征工程中所需要找像素及其他屬性。深度學(xué)習(xí)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(gè)新問題時(shí)特征提取器的實(shí)際工作量。

4. 問題解決方法

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法遵循標(biāo)準(zhǔn)程序以解決問題。它將問題拆分成數(shù)個(gè)部分，對其進(jìn)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(xué)習(xí)則以集中方式解決問題，而無需進(jìn)行問題拆分。

5. 執(zhí)行時(shí)間

執(zhí)行時(shí)間是指訓(xùn)練算法所需要的時(shí)間量。深度學(xué)習(xí)需要大量時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)槠渲邪鄥?shù)，因此訓(xùn)練的時(shí)間投入也更為可觀。相對而言，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的執(zhí)行時(shí)間則相對較短。

6. 可解釋性

可解釋性是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法間的主要區(qū)別之一——深度學(xué)習(xí)算法往往不具備可解釋性。也正因?yàn)槿绱?，業(yè)界在使用深度學(xué)習(xí)之前總會再三考量。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用：

1. 通過指紋實(shí)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(jì)算機(jī)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(dòng)電子郵件營銷與特定目標(biāo)識別。

4. 癌癥腫瘤醫(yī)學(xué)診斷或其他慢性疾病異常狀態(tài)識別。

5. 自然語言處理應(yīng)用程序，例如照片標(biāo)記。Facebook就提供此類功能以提升用戶體驗(yàn)。

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(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對各個(gè)組織而言，最重要的是將機(jī)器學(xué)習(xí)方案引入其現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程。

2. 深度學(xué)習(xí)的重要程度正逐步超越機(jī)器學(xué)習(xí)。事實(shí)已經(jīng)證明，深度學(xué)習(xí)是目前最先進(jìn)且實(shí)際效能最出色的技術(shù)方案之一。

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)將在研究與學(xué)術(shù)領(lǐng)域證明自身蘊(yùn)藏的巨大能量。

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