标志牌基础图解，标志牌基础图解大全

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人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系？

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一类计算机科学技术，旨在让计算机模拟或提升人的智能。

机器学习（Machine Learning，简称 ML）是人工智能的一个分支，它指的是让计算机在不被显式编程的情况下，从数据中自动学习能够做出预测或决策的算法。

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它使用了一种叫做深度神经网络（Deep Neural Network）的学习模型，能够在大量的数据和计算力的支持下，自动提取特征并做出预测或决策。

深度学习已经在许多领域取得了巨大的成功，例如图像分类、语音识别和自然语言处理。目前来看，深度学习可能是机器学习领域的未来发展方向之一，但是机器学习是一个非常广泛的领域，还有许多其他技术也将继续发挥重要作用。

简而言之，人工智能是一个大的领域，机器学习都是人工智能的子领域，深度学习是机器学习的一个分支。

首先看一下三者的概念：人工智能是研究、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。

机器学习则是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。

通过概念可以看出，深度学习是机器学习领域中的一个新方向。人工智能所涉及的领域比较多，机器学习只是其中一种，它用于创建可以模拟人类思维能力和行为的智能机器，而机器学习是人工智能的一个应用程序或子集，它允许机器从数据中学习而无需明确编程。

从逻辑上来看，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习，属于整个体系中的一个垂直领域，就拿最简单的机器人来说，机器学习可以向机器人普及日常活动中的一些技能，而深度学习就可以让机器人干某个特定工作，和人来对比有点高中和大学的区别，而人工智能就有点像教育机构，需要赋予机器人灵魂；

我们平时说的人工智能是统称，包括人工智能技术和产品。简单说就是通过模拟人工来实现某种的功能。

机器学习，就是通过软件/工具，让机器来自动学习，然后能达到我们期望的智能水准。

深度学习，是让机器学习更深入的学习，包括智能判断、推演等等，只有机器能进行深度学习，机器智能才能慢慢达到我们的要求。是机器学习实现的一种技术。

举个例子：

一台智能电视，这个我们可以称之为人工智能。

电视通过深度学习（这个需要大数据量）来形成针对不同用户的机器学习成果项，来判断使用者习惯和需求----机器学习完成。

例如，通过人脸识别，判断是用户A开机，然后分析结果得到A在周一比较疲惫，需要放松类节目，电视自动推荐并播放娱乐节目。

人工智能（AI）是一门研究如何使计算机获得智能的科学。它利用计算机模拟人类智慧来完成任务，比如说理解语言，解决复杂的问题，识别图像，执行自动运算和控制复杂的系统等。

深度学习（Deep Learning）是人工智能的一种。它是一种使用特殊架构的神经网络，它可以模仿人类大脑，以学习方式来解决复杂的问题。深度学习遵循人工神经网络的规则，并通过多层网络建立模型来处理大量数据，从而获得更高精度的结果。

机器学习（Machine Learning）是一种能够让计算机具有自学习能力，以优化其任务性能的技术。它是发展在人工智能研究基础上的一种数据分析技术，它能够通过对数据做出分析和判断，从而实现自动的学习过程。机器学习利用数据建立模型，预测结果，从而达到自动解决问题的效果。

根据人工智能的不同程度，它可以按学习水平分为规则型、相对规则型、模糊型，以及深度学习等类别。规则型是通过系统的算法规则，将数据映射为结果的人工智能；而相对规则型则是利用数据库中已有的数据来训练系统，从而得到结果；模糊型则是利用特殊的系统模型，来解决不确定性环境中的问题；最后，深度学习则是使用多层神经网络，来解决复杂的问题，这些多层网络可以模拟人脑的大脑，来实现各种智能功能。

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