小编给大家分享一下人工智能、机器学习、深度学习之间存在着什么关系，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
创新互联主营抚远网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都app软件开发,抚远h5小程序设计搭建,抚远网站营销推广欢迎抚远等地区企业咨询机器学习是人工智能的一个子集，它包括使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序的技术。而深度学习是机器学习的一个子集，它使计算机能够解决更复杂的问题。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。
数据挖掘(Data Mining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。
机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。
任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(Decision Trees，运用概率分析的一种图解法)、随机森林(Random Forest，运用概率分析的一种图解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神经网络)。
深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，但并没有严格的从属关系。
不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。
深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
所以，如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看，三者关系如下图所示：
如果把深度学习当成人工智能的一个子学科来看，三者关系如下图所示：
数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。
来源：http://m.elecfans.com/article/691751.html
机器学习过程使用以下步骤进行定义：
1. 确定相关数据集并准备进行分析。
2. 选择要使用的算法类型。
3. 根据所使用的算法构建分析模型。
4. 立足测试数据集进行模型训练，并根据需要进行模型修改。
5. 运行模型以生成测试评分。
机器学习与深度学习间的区别
1. 数据量：
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。
2. 硬件依赖性：
与传统机器学习算法相反，深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。深度学习算法需要执行大量矩阵乘法运算，因此需要充足的硬件资源作为支持。
3. 特征工程：
特征工程是将特定领域知识放入指定特征的过程，旨在减少数据复杂性水平并生成可用于学习算法的模式。
示例：传统的机器学习模式专注于特征工程中所需要找像素及其他属性。深度学习算法则专注于数据的其他高级特征，因此能够降低处理每个新问题时特征提取器的实际工作量。
4. 问题解决方法
传统机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而无需进行问题拆分。
5. 执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。深度学习需要大量时间进行训练，因为其中包含更多参数，因此训练的时间投入也更为可观。相对而言，机器学习算法的执行时间则相对较短。
6. 可解释性
可解释性是机器学习与深度学习算法间的主要区别之一——深度学习算法往往不具备可解释性。也正因为如此，业界在使用深度学习之前总会再三考量。
机器学习与深度学习的实际应用：
通过指纹实现出勤打卡、人脸识别或者通过扫描车牌识别牌照号码的计算机视觉技术。
搜索引擎中的信息检索功能，例如文本搜索与图像搜索。
自动电子邮件营销与特定目标识别。
癌症肿瘤医学诊断或其他慢性疾病异常状态识别。
自然语言处理应用程序，例如照片标记。Facebook就提供此类功能以提升用户体验。
在线广告。
未来发展趋势：
随着业界越来越多地使用数据科学与机器学习技术，对各个组织而言，最重要的是将机器学习方案引入其现有业务流程。
深度学习的重要程度正逐步超越机器学习。事实已经证明，深度学习是目前先进且实际效能最出色的技术方案之一。
机器学习与深度学习将在研究与学术领域证明自身蕴藏的巨大能量。
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