打工人小敏同學2020-07-10 18:44:47

簡單來說，

機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術

。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化

三者關係：

思凡792020-06-28 19:15:33

不一樣的。

深度學習

深度學習（Deep Learning）的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。

深度學習也稱為深度結構學習【Deep Structured Learning】、層次學習【Hierarchical Learning】或者是深度機器學習【Deep Machine Learning】）是一類演算法集合，是機器學習的一個分支。它嘗試為資料的高層次摘要進行建模。

機器學習透過演算法，讓機器可以從外界輸入的大量的資料中學習到規律，從而進行識別判斷。機器學習的發展經歷了淺層學習和深度學習兩次浪潮。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。神經網路是智慧學科的重要部分，為解決複雜問題和智慧控制提供了有效 的途徑。神經網路曾一度成為機器學習領域備受關注的方向。

我們用一個簡單的例子來說明，假設你有兩組神經元，一個是接受輸入的訊號，一個是傳送輸出的訊號。當輸入層接收到輸入訊號的時候，它將輸入層做一個簡單的修改並傳遞給下一層。在一個深度網路中，輸入層與輸出層之間可以有很多的層（這些層並不是由神經元組成的，但是它可以以神經元的方式理解），允許演算法使用多個處理層，並可以對這些層的結果進行線性和非線性的轉換。

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人du的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

使用者54993606892020-06-20 15:45:36

不一樣