人工智能 机器学习以及深度学习之间的联系是什么？

人工智能、机器学习以及深度学习对于这三个名词，相信很多人都不陌生，但对于他们之间的关系以及联系并不清楚，需要知道的是，想要入门人工智能，那么人工智能相关信息都需要了解。那么人工智能、机器学习以及深度学习之间的联系是什么？

人工智能、机器学习以及深度学习之间的联系是什么？

机器学习是人工智能技术的核心概念，通过模拟人类的决策过程来搭建神经网络，解决现实世界中的问题。

而深度学习是机器学习工具和技术的子领域，深度学习的应用非常广泛，几乎涵盖了所有需要“思考”的应用情景，既包括人类的思考，也包括虚拟的“思维”。

机器学习的应用情景更适合公司和企业，因为机器学习能够解决一些实际的商业问题，如利用监督式学习模型（如回归模型和分级模型）来做出预测，或者利用无监督模型（如群集模型）来发现未知领域。

人工智能、机器学习以及深度学习之间的联系是什么？

深度学习是机器学习的一部分，在一些应用领域也取得了令人瞩目的发展，如模式识别、图像分类、自然语言处理、自动驾驶等等。相较于深度学期，随机森林（random forests）和梯度推进（gradientboosting）等机器学习技术在解决商业问题时表现更好。

深度学习是尝试学习具有多层神经网络的大数据集多层级特征，然后做出预测性决策。这就意味着深度学习包含了两个阶段：

第一步：要利用大量输入数据来“训练”神经网络；

第二步：用这个接受过“训练”的神经网络来“推测”，预测新数据的分布。

由于涉及的参数非常多，训练数据集规模也相当大，所以在神经网络的训练阶段，对参与训练的计算机算力要求非常的高。

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