人工智能

人工智能（AI）是一个广泛的概念，它赋予计算机智能特性。人工智能系统具有解决复杂问题、理解自然语言、学习新技能和做出决策等能力。人工智能技术在各行各业中都有广泛应用，如医疗保健、金融、制造和零售。

机器学习

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过学习和适应，而不是通过明确的编程来改善性能。机器学习的目标是使计算机能够从数据中提取模式、规律，并利用这些学到的知识来做出预测、做决策或执行任务。

机器学习的类型

• 监督学习：使用带有标签的训练数据进行训练，其中输入和输出之间存在明确的关系。
• 无监督学习：使用没有标签的训练数据进行训练，目标是发现数据中的隐藏结构和模式。
• 强化学习：涉及智能体与环境的交互，旨在通过尝试不同的动作来最大化累积奖励。

深度学习

深度学习（DL）是机器学习的一类，它使用称为深度神经网络的多层架构来学习复杂特征。深度神经网络由多个隐藏层组成，每个隐藏层都有自己的权重和偏差。通过训练这些权重和偏差，深度学习模型可以从数据中学习非线性关系和高阶特征。

人工智能、机器学习和深度学习之间的关系

人工智能是这三个概念的广泛框架，机器学习是人工智能的一个分支，深度学习是机器学习的一种方法。如下图所示：

机器学习和深度学习共同构成人工智能的技术基础。机器学习提供了让计算机学习和适应的算法，而深度学习提供了高级的数据理解和处理能力。

应用

人工智能、机器学习和深度学习在各个领域都有广泛的应用，包括：

• 图像识别和处理
• 自然语言处理
• 语音识别
• 欺诈检测
• 医疗诊断

• 自驾车

结论

人工智能、机器学习和深度学习是不断发展的领域，正在对我们的世界产生变革性的影响。这些技术使计算机能够执行以前需要人类智能的任务，从而提高效率、改善决策制定并创建新的可能性。随着人工智能、机器学习和深度学习的持续进步，我们可以期待在各个领域看到更多的创新和突破。

机器学习的基本概念

机器学习是一种人工智能领域的技术，它涉及设计和开发算法，使计算机能够从数据中学习和自主改进，而无需显式地进行编程。以下是机器学习的一些基本概念：

AI 人工智能

机器学习

机器学习是什么

有一天，你想吃芒果了，你就到地边的小摊上去买芒果，你可以自己用手挑芒果。 挑完摊主称重，根据重量付钱。 买芒果嘛，你只要不是重口味或者口味独特，还是选择最甜的，熟透了的芒果。 因为你是根据重量来付钱的，又不是根据甜的程度或者熟了的程度，虽然摊主有时候会把好的芒果挑出一堆来单独涨价，但是这里这个摊主没这么做。 奶奶曾经告诉过你，芒果要买金黄色的，黄橙橙黄灿灿的，这样的最甜，不要买那些浅黄色的，因为还没熟透。 这样你就有了一点经验，虽然这点经验是别人直接教给我的：“甜芒果，就是金黄色的”。 生活没那么简单回家，高高兴兴吃芒果，但是很快你会发现，并不是每个芒果都那么甜，有些不甜。 奶奶的经验不是100%正确。 只通过颜色判断芒果甜不甜，不是很靠谱。 你回忆后发现“好像是又大又金黄色的比较甜，那些小点的金黄色的芒果，得有一半是不甜。 ”（买了100个金黄色的芒果，有50个大的，都是甜的；另外有50个小的，其中有25个是不甜的。 ）你总结出来一条经验规则了：大的金黄色的是最甜的。 哈哈。 你又高高兴兴的去买芒果。 Shit，你熟悉的、你信得过的那个摊主走了。 所以你得换一个小摊买芒果了，但是新的摊主的芒果是产自不同的地方，你之前总结的经验可能不行了，你不知道能不能迁移过去（transferlearning），于是你从头再开始尝试吧，发现这里小的，浅黄色的是最甜的！一天，你表妹来找你玩，想吃芒果，但是她不在乎甜不甜，她喜欢吃多汁的。 唉，以前的经验又不顶用了。 你只能进行新的一轮实验，目标就是多汁的芒果（优化目标变了）。 你又总结出，越软的越多汁。 你出国了读PhD，这里的芒果跟你家乡的差不太大了，这里绿色的最好吃。 PhD毕业后，你结婚了，老婆不喜欢吃芒果，喜欢吃苹果。 你积累的丰富的挑if (color is bright yellow and size is big and sold by favoritevendor): mango is (soft): mango is .但是你想啊，这些规则越来越多的话，特征之间的组合啥的就越来越麻烦了，管理、使用都很麻烦。 包括写程序实现啊，谁会笨到写这么多IfThen。 机器学习随机的选择了一个市场上的芒果，作为要研究的目标（trainingdata）。 你可以用一个表格描述芒果属性和类型的关系，每一行可以放一个芒果的数据，包括芒果的物理属性（feature）:颜色、大小、形状、软硬度、产地，等等，还有这么芒果的类型（outputvariables）：甜度、成熟度、多汁度。 然后这就是一个多分类问题，或者回归问题，自动的从数据中学习出特征与芒果类型的各种关系等。 如果你用决策树算法，那么这个模型的样子就是你的规则库了；当然你可以使用其他模型，例如线性模型，这样就是特征的线性组合了。 甚至你的选择芒果的模型，稍微变化下就可以选择苹果了，迁移学习。 甚至你的模型会随着新的样本、新芒果种类进来后，变的越来越好，增量学习。 转自-丕子 原文基础上稍作修改