我们经常会听到机器学习、深度学习、人工智能，那么他们有什么区别呢？

人工智能

人工智能是一种技术，我们可以使用它来创建可以模拟人类智能的智能系统。

人工智能系统不需要预先定义规则，取而代之的是，它可以通过大量的训练从已有监督或者非监督的数据中，获得知识。人工智能的研究领域包含自然语言处理、图像识别、机器人等。

根据能力，人工智能可以分为三类：

• 弱人工智能
• 通用人工智能
• 强人工智能

目前，我们正在研究弱人工智能和通用人工智能。

人工智能的未来是强人工智能，能够像人类一样进行智能思考、自主学习、自我进化。

机器学习

机器学习是关于从数据中提取知识。它是人工智能的一个子领域，它使机器能够在没有明确规则的情况下从过去的数据或经验中学习到知识。

机器学习使计算机系统能够使用历史数据进行预测或做出某些决策，而无需明确编程。

机器学习使用大量结构化和半结构化数据，以便机器学习模型可以生成准确的结果或基于该数据给出预测。

机器学习基于使用历史数据自行学习的算法。 它仅适用于特定领域，例如如果我们正在创建一个机器学习模型来检测狗的图片，它只会给出狗图像的结果，但如果我们提供像猫图像这样的新数据，那么它将变得无响应。

机器学习被用于各种地方，例如在线推荐系统、谷歌搜索算法、电子邮件垃圾邮件过滤器、Facebook 自动好友标记建议、T细胞自动聚类等。

它可以分为三种类型：

• 监督学习
• 强化学习
• 无监督学习

深度学习

深度学习是一种人工智能方法，用于教计算机以受人脑启发的方式处理数据。 深度学习模型可以识别图片、文本、声音和其他数据中的复杂模式，从而生成准确的见解和预测。 您可以使用深度学习方法自动执行通常需要人工智能完成的任务，例如描述图像或将声音文件转录为文本。

对于三者的区别，人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习，其中人工智能出现得最早。

• AI是算法的总称，这些算法用于检验数据，找出模式和解决方案。人工智能是一种类似于人类解决问题的能力。大多数人工智能项目均使用机器学习或深度学习。
• 机器学习使用数据和算法来解决某个或多个问题，是人工智能的一种类型。
• 深度学习使用神经网络来学习，以及通过非结构化数据来预测，是一种高级的机器学习类型。

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