本文目录
- 深度学习和机器学习是什么关系
- 何为人工智能、机器学习和深度学习三者间的关系又是如何
- 人工智能，机器学习，深度学习，大数据等，这些概念到底有什么区别之间有什么关系
- 人工智能与机器学习最主要的区别是什么机器学习也属于人工智能吗
- 机器学习是什么意思
深度学习和机器学习是什么关系
深度学习可以看作是机器学习的一个子集。
机器学习致力于不通过显式的编程而使计算机具有学习能力。通俗的讲，也就是让计算机先观察任务中的模式，然后照着做。基于这样一种理念，机器学习在发展的过程中不断的丰富着自己的工具箱，各种各样的算法只要有用，都可以被集成进来。
深度学习主要是通过构建人工神经网络这样一种途径来使计算机拥有学习能力，因此，它可以看作是机器学习的一个子集。
何为人工智能、机器学习和深度学习三者间的关系又是如何
深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的主要研究内容之一。下面对这三个概念做一个概括性的描述，阐述这三个概念之间的内部联系。
首先从人工智能开始说起。人工智能简单的说就是具备自主学习能力和决策能力的智能体，人工智能的概念是在1956年被提出的，经过60多年的发展，目前人工智能的研究领域被集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学六个大的方面。这些内容之间即联系密切又各成体系，共同描述了人工智能的概念。随着大数据的发展，人工智能在近些年也得到了一定程度上的发展，在很多特定场景下，已经有越来越多的智能体参与到劳动分工当中。
其次看一下机器学习。目前机器学习的研发是人工智能领域的一个热门方向，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（Machine Learning in Action）。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，机器学习的一个重点是算法的设计和实现，机器学习中常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、kNN、Apriori、支持向量机等，目前在机器学习领域采用Python做算法实现是比较常见的选择。
最后看一下深度学习，深度学习是机器学习的一个分支，深度学习是基于人工神经网络的一种研究，与机器学习一样，深度学习也分为监督式学习和无监督式学习两种情况。深度学习有一个重要的特点就是“深”，这个“深”代表一种多层次的概念，也就是说深度学习会模拟人脑在考虑问题的时候将问题分解成多个抽象层去处理。简单的说，深度学习在输入层和输出层之间有多个处理层，每个层次代表一种抽象分析过程。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
人工智能，机器学习，深度学习，大数据等，这些概念到底有什么区别之间有什么关系
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名大数据方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，大数据是以数据为核心的一系列数据价值化操作技术的统称，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，其中大数据与云计算、物联网和人工智能关系密切。简单的说，物联网是大数据的主要数据来源，云计算是大数据的支撑平台，同时大数据也是人工智能的基础之一。
人工智能是目前科技领域的研究热点，虽然经过了60多年的发展，但是目前人工智能的概念依然没有统一，但是人工智能的研究方向主要集中在六大方向，分别是自然语言处理、机器学习、自动推理、计算机视觉、知识表示和机器人学。
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、社会学、神经学和语言学等，所以人工智能本身的难度还是比较大的。目前人工智能依然处在行业发展的初期，当前的人工智能依然处于“弱人工智能”时期。
机器学习是人工智能的重要组成部分之一，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（Machine Learning in Aciton），而深度学习是机器学习的一个重要分支，深度学习源于神经网络。
大数据的发展对于机器学习的发展来说具有重要的意义，因为机器学习的基础就是数据。机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中数据是机器学习的重要基础，只有通过大量的数据才能完成算法的训练过程。简单的说，数据量越大，机器学习的效果就会越好。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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人工智能与机器学习最主要的区别是什么机器学习也属于人工智能吗
其实，“机器学习”已经开始超越“你的智商”了
如果说未来社会最有前景的领域是什么，或许很多人有不同的答案，但人工智能绝对是最热门的领域之一。这其中，现在所能见的着的技术就是机器学习。淘宝的智能算法系统，可以根据你的浏览习惯持续推荐给你最感兴趣、最符合你需求的商品，导致你刷网页停不下来，今日头条的机器学习算法系统也持续给你推荐你最感兴趣的新闻，导致你刷新闻停不下来。在不经意间，机器学习已经运用到了我们生活工作中的很多领域。
日本作家矢野和男的这本《人生新算法：用人工智能解读时间、幸运与财富》就重点讲述并拓展了机器学习和人工智能的理念，它不仅可以用于商业科技，更能够帮助我们更好地规划时间、财富，获得人生幸福。作者本人是一名工科博士，他开发了一个叫做商业显微镜的可穿戴设备，在心理学、人工智能等领域进行了深度研究，发表的学术论文获得了几千次的引用。他通过这本书想告诉我们：通过大数据分析系统，在人工智能科技的指引下，我们可以量化时间、行动、幸福、日常沟通等等，解决所有的社会问题，让我们获得理想中的工作形式。这本书主要从三个方面进行了详细的讲解。
第一，人的精力和幸福可以被量化
现在很火的一个知识领域叫时间管理，就是我们每天统计自己在某一项工作上花费的时间，比如几点到几点学习了，几点到几点写作了，几点到几点吃饭了，几点到几点睡觉等等，日复一日，像俄罗斯科学家柳比歇夫一样，时刻统计自己有效工作时间，然后不停的最大化提升自己的工作效率。但这个方法是柳比歇夫在1956年左右使用的，距离现在都过去半个世纪了。
作者却告诉我们，可以通过智能可穿戴设备或机器算法的模式有效统计自己的时间。他发明的智能穿戴设备可以从脉搏的活动次数来观察我们的工作效率和工作状态，甚至工作能力，进而为我们的时间、工作作出合理化的分析。此外，作者在书里面提到了很多统计学或工科方面的概念，比如说，递减分布、正态分布、U型分布、熵值、频带、热力学公式等等，这些概念听起来比较复杂，但本质上都是在讲述一个道理：工科理论也可以应用到我们的日常生活当中。
比如递减分布，我们可以举一个非常现实的例子：贫富差距。贫富差距不断拉大这是一个不可否认的事实，那如何通过物理学的角度去看这事呢？作者告诉我们，我们总是以为富裕的人和贫穷的人之间在思维行动方面应该存在差异，然后去探求这一结果背后的原因。但实际上，富人和穷人如果最开始都给他们设定同样的起跑线，在经过反复多次的活动行为后，其实并不能找到一个确切的、我们理想中的原因。而运用工科思维可以发现，这是由于反复移动所产生的统计力量所导致的，这种反复作用之力在资源分配方面的差异而产生了贫富差距以及更广泛的行为和社会现象。
同时，作者也通过他开发的可穿戴设备来测量出幸福感。他发现休息时活跃的对话能够有助于提高生产力。比如在中午午休吃饭时，你和你同事的一场愉快聊天可以提高下午的生产效率，这也是为什么很多公司都提供下午茶，提倡大家中午一起吃午餐，本质就是希望通过量化幸福，来提升工作效率。
第二，如何用方程式的形式来获得心流
心流体验是知识管理领域比较火的一个词，就是人能够全心全意做事的状态就是最优体验或心流状态。简单来说，当我们感受到自己正在做的事情的价值能够发挥自己的能力，并享受其中的体验和状态的时候，这就是我们最佳的状态。心流体验并不是可望而不可及，我们都知道玩游戏的时候最容易投入，但是为什么在工作当中却很难获得这种心流体验呢？是因为在心流状态下，我们会体验到一种愉悦感和充实感，而在工作当中可能会有心理压力和工作压力，造成无法感受这种体验。
而作者却发现，可以通过创造一个促使身体持续快速活动的环境，就可以在工作和生活当中获得愉悦感和充实感，这也是为什么当我们戴着耳机听一些舒缓的音乐，当我们在咖啡厅、图书馆安静的环境下，却能够较高提高自己的生产力，尽快进入心流状态的原因。作者还提出，在对话的时候我们能站着就尽量不要坐着，这可以让我们的身体易于活动，而更容易进入心流状态。当你的工作停止时，也最好在办公室里走来走去，这可以帮助你更快进入心流状态。
第三，运气也可以被量化以及被预测
都活说买彩票中大奖是撞大运，运气是无法控制的。而在竞争中有人说运气也是非常重要的一环，但作者在书里面却告诉我们，运气其实就是实力。因为面对同样的环境，两个竞争对手所面临的局面是一样的，那为什么有的人就有运气，而有的人却没有运气，有的人有好运气，有的人却有坏运气。本质就是因为，获得了好运气的那个人是他通过自己的能力，有意识的去引导环境向好的方向发展，啦帮助自己更快的获得胜利。
运气本身其实就是概率，既然是概率，可以通过“大概率思维”的模式，让自己更大概率地获得运气，通过自己的努力控制来得到自己想要的东西的概率，这种思考的方式是非常有价值的。作者在书里面提到，运气好的人有时候也会不顺，运气不好的人有时也会一帆风顺。但是，在大样本统计下，会发现运气的好坏大大左右着人们对于意料之外事情的处理。工作进展不顺的人的到达度就低，因为由于运气差，他就处理不好，那些手册里面没写到的预料之外的情况他就不知道如何处理。而运气好的人却能够更好处理各种复杂的事情，导致他的局面会越来越好，由此就变成了差距越来越大，这也是引导运气、创造运气的结果。
最后，在这本书里面作者还从机器学习、人工智能、社会人性等角度，对如何帮助我们更好地规划时间、实现成长进行了分析。不可否认，这本书籍有一定的阅读难度，尤其是对于前沿技术不太了解的情况下，比如大数据、声音识别、图像识别、机器学习、深度学习等等。但是这书的核心是在表达一个核心点：以社会为对象的科学正在迅速发展，将服务与科学融为一体的数据，将会成为未来人生成长最关键的资源。
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机器学习是什么意思
机器学习(Machine Learning, ML)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。
学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是机器学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。
那么机器学习到底是什么？
直白来说，机器学习就是运用集成运算单元根据人类大脑的学习方式，进行模拟学习的一类学科。举个简单的例子，假设今天周一，机器人‘小明’要去上学，下雨了就没法去学校了，那么我们需要让小明知道如果下雨，那么不去上学；如果天晴，那么就去上学。这事给小明一个训练集（类似于练习题，做一次，错了就给正确答案了，对了更好），经过我们人类事先给好习题和答案，小明能够知道下面这个逻辑：
此时学校规定，除非雨大到水位250px才可以不来上学。这时小明又要开始判断了。
当雨水不足以阻挡小明去上学，那么问题又来了？小明是该打车去还是坐公交去呢？假如第一标准是八点之前必须到学校，第二标准是尽量不要淋雨，第三标准是花的钱要少。假设三个标准的权重分别是0.5，0.3，0.2 。此时小明要对已经比较复杂的状况进行选择了。
如果小明考虑小明怎么走路才能更有效率，在中途打车时怎么跟司机交流呢？司机不可能只说一句话吧。如果小明能应对司机所说的每句话，假设司机一般只说3类话（上车，去哪，多少钱）。每一类话的表达方式有很多种吧（‘来，上车’、‘小伙子快上来外面有雨’），假设每类话有30种可能，那光跟司机交流的可能话语就有30的3次方中可能，也就是说需要2.7万个谈话练习题（样本）就能保证小明能跟司机完成最基本的交流。
在不断的扩充练习题（训练样本）进行训练学习，机器人“小明”会越来越聪明，这就是机器学习。
