人工智能深度学习技术教程大全（科普人工智能机器学习）
人工智能深度学习技术教程大全（科普人工智能机器学习）是否有“学习”能力是机器学习区别于早期人工智能的唯一标准。依旧用父母身高与儿子身高之间的关系举例，早期人工智能可能会人工地给机器一个公式：“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。简单来说，机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和预测。因此，与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”，从而学会如何完成一项任务。一. 人工智能广义上讲，任何能够从事某种智能活动的计算机程序都是人工智能。它可以是一堆if-then语句，也可以是一个复杂的统计模型。例如：制冷模式下的空调，设置温度是26°，空调的控制系统可能就是一堆if-then语句，如果温度高于26°，则制冷启动；温度低于25°，则制冷关闭。再
近些年，“智能”概念被炒得越来越热。任何产品似乎只要冠以“智能”二字，就显得立刻“高大上”起来。智能城市，智能汽车，智能家电，智能农业，智能养殖，智能马桶，智能手环等等，这些与智能相关的概念和产品已经渗透到生活中的方方面面。“人工智能”（artificial intelligence AI）早已耳熟能详，就连“机器学习”（machine
learning ML），“深度学习”（deep learning DL），“数据挖掘”（data mining DM）这些原本属于专业术语范畴的词汇，也成为随处可见的大众概念。但是面对网络上各种杂乱信息的狂轰乱炸，很多人不禁要问：这些概念到底有什么联系与区别呢？下面就听小编用最浅显的文字为您简单梳理一下吧！
“智能”分为两种：人类智能和人工智能。“人类智能”当然就是人类本身，每个人都是一个智能系统。在这个智能系统中，中枢神经系统（脑和脊髓，相当于处理器）处于核心地位，通过神经连接着各种感受器（眼、耳、鼻、舌、皮肤等）以及执行器（肌肉）。而“人工智能”就是我们今天讨论的重点啦。
我们应当明确”人工智能”、“机器学习”、深度学习”是范畴递减的关系，深度学习是机器学习的子集，而机器学习则是人工智能的子集。引用Nividia官网上的一张图片来直观理解三者之间的关系。
”人工智能”、“机器学习”、深度学习”关系
一. 人工智能
广义上讲，任何能够从事某种智能活动的计算机程序都是人工智能。它可以是一堆if-then语句，也可以是一个复杂的统计模型。例如：制冷模式下的空调，设置温度是26°，空调的控制系统可能就是一堆if-then语句，如果温度高于26°，则制冷启动；温度低于25°，则制冷关闭。再例如：探索儿子身高与父母身高之间的关系就是一个统计模型，通过统计大量数据，发现（学习）父母身高与儿子身高之间的关系，这种关系就是所谓的“模型”。有了模型之后，就可以通过给定的父母身高来预测他们儿子的可能身高。
二. 机器学习
“机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。简单来说，机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和预测。因此，与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”，从而学会如何完成一项任务。
是否有“学习”能力是机器学习区别于早期人工智能的唯一标准。依旧用父母身高与儿子身高之间的关系举例，早期人工智能可能会人工地给机器一个公式：
儿子身高=0.6*父母身高之和
直接把人类的知识赋予机器，相当于“说教”，就是告诉小孩子（机器），遇到什么样的情况应该怎么做。而机器学习则是“身教”，给小孩子（机器）演示遇到这种情况大人们是怎么做的，下次小孩子遇到相似的情况也就知道怎么做啦。
三. 深度学习
深度学习是机器学习的一种手段，是本轮人工智能热潮（2012年以来）的最强驱动力！正式定义是：试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。在深度学习还没有火起来的时候，它是以机器学习中的人工神经网络学习算法存在的，即模拟人类神经的机制来处理数据。随着计算资源和大数据的兴起，神经网络通过增加层数摇身一变成了如今的深度学习。其中的“深度”就是指网络层数多。
为什么要增加网络层数呢？因为只要计算机的计算能力足够，层数越高，网络的抽象能力越强。神经网络的作用就是将底层的、充满噪音的自然数据（如：一张图片）层层抽象为更高级的概念（如：几条腿，是否有鳍等等），根据这些高级概念来判断这张图片是什么。值得注意的是，人类并不知道机器到底学到了什么。（细思极恐！）
四. 数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，他的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集(superset)的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。
机器学习与数据挖掘关系
本文参考了网络上很多博文和帖子的内容，在此不一一罗列，一并感谢！
