人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）的区别 AI（人工智能）是一种广义的概念，指的是使计算机系统具备类似人类智能的能力。它涵盖了各种技术和方法，用于使计算机系统能够感知、理解、学习、推理和解决问题。机器学习（Machine Learning）是AI的一个子领域，它关注的是如何使计算机系统通过学习从数据中获取知识和经验，从而不断改进性能。机器学习通过使用大量的训练数据和算法，使计算机系统能够自动学习并进行预测或决策，而无需明确地编程。深度学习（Deep Learning）是机器学习的一种方法，它使用深度神经网络模型来模拟和学习人脑的神经网络结构和功能。深度学习通过多个隐藏层和大量的神经元来处理和分析复杂的数据，使计算机系统能够自动抽取特征和进行高级的模式识别。总之，AI是一个广义的概念，机器学习是实现AI的一种方法，而深度学习是机器学习的一种具体实现方式。这些技术和方法的发展和应用，正在改变我们的生活和工作方式。

人工智能、机器学习和深度学习已经席卷了现代世界。

全球的企业正在利用这些概念来构建智能、有价值的机器，以便改善生活。

人工智能（AI）是一种“智能”创建智能机器的方法，机器学习（ML）是AI的一部分，帮助构建基于AI的应用程序，而深度学习（DL）又是机器学习的一部分，通过复杂的算法和大量数据对模型进行训练。

它们在专注于为用户提供独特体验的行业中发挥着重要作用。

由于它们有关联，大多数人会混淆人工智能、machine learning和深度学习。但是这些术语并不相同。

在本文中，您将了解这些技术之间的相似之处和不同之处。

让我们开始探索吧。

人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习：它们是什么？

人工智能、机器学习和Deep Learning在某种程度上是相同的，但在范围、工作程序和可互换性功能上有所不同。

让我们逐一讨论它们，以了解它们是什么，以及它们在现代生活中的日常应用。

什么是人工智能（AI）？

您无法将智能定义为一种技能。它是一种智能和速度相结合的学习新事物的过程。人类使用智能从教育、培训、工作经验等方面学习。

将人类智能转移到机器上就是我们所称的人工智能（AI）。许多IT行业使用AI开发自我发展的机器，这些机器的行为就像人类一样。AI机器从人类行为中学习，并根据需求执行任务以解决复杂的算法。

简单来说，它是在计算机系统中开发的，用来控制其他计算机系统。20世纪40年代，第一台数字计算机问世，20世纪50年代，AI的可能性出现。

现如今，artificial intelligence被用于天气预报、图像处理、搜索引擎优化、医学、机器人技术、物流、在线搜索等领域。根据当前的功能，人工智能分为四类：

反应性机器AI
有限记忆AI
心理理论AI
自我意识AI

例子：当您与Siri或Alexa交谈时，您会得到频繁的回答和回应。这完全是由机器内部的AI所致。它听取您的话语，解释理解并立即回应。

其他应用包括自动驾驶汽车、AI机器人、机器翻译、speech recognition等。

什么是机器学习（ML）？

在深入了解机器学习之前，您必须了解数据挖掘的概念。数据挖掘通过使用数学分析技术发现数据中的趋势和模式，从而得出有用的信息。

组织可以利用大量数据来改进机器学习技术。ML提供了一种从基于数据的经验中找到新路径或算法的方式。它是研究从数据库自动提取数据以更加谨慎地作出业务决策的技术。

它有助于设计和开发能够从数据库中获取特定数据以提供有价值结果的机器，而无需使用任何代码。因此，ML提供了一种更好的方式，可以从洞察中进行预测。

因此，ML通过从数据和算法中学习来理解如何执行任务。它是AI的子集。

例子：在日常生活中，当您打开任何您经常使用的平台，如Instagram时，您可以看到产品推荐。基于先前的搜索或购买，ML获取数据并根据相同的模式向您展示产品。

许多行业使用机器学习实时检测、纠正和诊断异常的应用行为。从小型人脸识别应用到大型搜索引擎优化行业，机器学习在各个行业都有多种应用。

什么是深度学习

如果我们将人工智能与人类智能进行比较，那么深度学习就是人类大脑内部的神经元。它比机器学习更复杂，因为它使用深度神经网络。

在这里，机器使用多层技术进行学习。网络由输入层接受数据输入，隐藏层找到隐藏特征。最后，输出层提供最终信息。

换句话说，深度学习使用一种称为序列学习的简单技术。许多行业使用深度学习技术构建新的想法和产品。深度学习在影响和范围上与机器学习有所不同。

人工智能是我们不断发展的世界的现在和未来。深度学习通过扩展人工智能的整体应用能力实现了实际应用。由于深度学习，许多复杂的任务似乎成为可能，例如无人驾驶汽车、更好的电影推荐、医疗保健等。

示例：当你想到无人驾驶汽车时，你一定在想它如何在没有人类帮助的情况下在路上行驶。深度学习提供了类似于人类专家的能力，可以理解道路结构、行人、不同场景下的速度限制等。

通过大量的数据和高效的计算，汽车自己行驶，这意味着它拥有更好的决策流程。

人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习：它们如何工作？

现在，你知道了人工智能、机器学习和深度学习各自是什么。让我们根据它们的工作方式进行比较。

人工智能如何工作？

将人工智能视为解决问题、回答问题、提供建议或预测的一种方式。

使用人工智能概念的系统通过整合大型数据集和迭代智能算法来工作，并分析数据以学习特征和模式。它不断测试和确定自己的性能，通过处理数据使其变得更智能，发展更多专业知识。

人工智能系统可以以令人难以置信的速度运行数千个任务和数百万个任务，而无需休息。因此，它们学习得很快，能够高效完成任务。人工智能旨在创建模仿人类行为、像人类思考和解决复杂问题的计算机系统。

为了做到这一点，人工智能系统利用各种过程、技术和技术。以下是人工智能系统的不同组成部分：

神经网络：类似于人脑中的大型神经元网络。它允许人工智能系统使用大量数据集，分析数据以找到模式并解决问题。
认知计算：在执行任务时，它模仿人脑思考的方式，促进机器与人类之间的交流。
机器学习：它是人工智能的一个子集，允许计算机系统、应用程序和程序自动学习和开发基于经验的结果。它使人工智能能够检测模式并从数据中揭示见解，以增强结果。
深度学习：它是机器学习的一个子集，使人工智能能够通过使用人工智能神经网络处理数据并学习和改进。
计算机视觉：人工智能系统可以通过深度学习和模式识别分析和解释图像内容。计算机视觉使人工智能系统能够识别视觉数据的组成部分。

例如，验证码通过要求你识别自行车、汽车、红绿灯等来学习。

自然语言处理（NLP）：它允许系统识别、分析、解释和学习口头和书面形式的人类语言。它在与人类进行交流的系统中使用。

所以，为了使AI系统工作，它必须具备所有这些能力。除此之外，AI系统还需要一些技术：

更大、更可访问的数据集，因为AI依赖于它
通过先进的算法对数据进行智能处理，以实现同时分析数据、理解复杂问题和预测事件的能力。
应用程序接口（API）用于向系统或应用程序添加AI功能，并使其变得更智能。
图形处理单元（GPU）为AI系统提供强大的计算能力，用于数据处理和解释。

机器学习是如何工作的？

机器学习通过使用各种技术和算法来分析、学习和预测未来的大量数据。它涉及到大量复杂的编码和数学，以实现某种数学函数。

它探索数据并识别模式，以便根据以往的经验进行学习和改进。它教会AI系统像人类一样思考。机器学习帮助自动化完成基于一组规则和数据定义的模式完成的任务。通过这种方式，企业可以利用AI系统以更快的速度执行任务。机器学习使用两种主要技术：

无监督学习：它有助于在收集的数据中找到已知的模式
监督学习：它使数据收集或从过去的机器学习部署中产生输出。

深度学习是如何工作的？

它首先设计一个深度学习模型，持续观察和分析涉及逻辑结构的数据，就像人类得出结论的方式一样。

为了完成这个分析，深度学习系统利用一种称为人工神经网络的分层算法结构，可以模仿人脑。这使得系统在执行任务时比传统系统更有能力。

然而，深度学习模型必须不断进行训练，以进化和提升其能力，以便能够得出正确的结论。

人工智能与机器学习与深度学习：应用领域

要完全理解人工智能、机器学习和深度学习的工作原理，了解它们如何以及在哪里应用是很重要的。

人工智能系统用于各种目的，例如推理和问题解决、规划、学习、知识表达、自然语言处理、智能总体、社交智能、感知等。

例如，AI被用于在线广告，如Google等。

让我们详细了解一下。

互联网、电子商务和营销

搜索引擎：搜索引擎如Google使用AI来显示结果。
推荐系统：推荐系统如YouTube、Netflix和Amazon也使用AI根据用户偏好或评级推荐内容。

AI用于生成播放列表、显示视频、推荐产品和服务等。

社交媒体：网站如Facebook、Instagram、Twitter等使用AI展示您可以参与的相关帖子，自动翻译语言，删除令人讨厌的内容等。
广告：AI用于有针对性的网络广告，通过显示有吸引力的内容来说服人们点击广告，并增加他们在网站上的停留时间。AI可以通过分析数字签名来预测个性化的优惠和客户行为。
聊天机器人：用于控制家电、与客户进行通信等。

例如，Amazon Echo可以将人类语音转换为适当的操作。

虚拟助手：像亚马逊Alexa这样的虚拟助手利用人工智能处理自然语言并帮助用户解决问题。
翻译：AI可以自动翻译书面和口语语言。translate textual documents

示例：Google Translate

其他用例包括垃圾邮件过滤、图像标注、人脸识别等。

游戏

游戏行业广泛使用人工智能制作先进的视频游戏，其中一些游戏具有超人类能力。

示例：象棋游戏Deep Blue和AlphaGo。后者曾经击败过围棋世界冠军李世石。

社会经济

人工智能被利用来解决社会和经济的挑战，如无家可归、贫困等。

示例：斯坦福大学的研究人员利用人工智能通过分析卫星图像来识别贫困地区。

网络安全

采用人工智能及其子领域机器学习和深度学习，安全公司可以创建解决方案来保护系统、网络、应用程序和数据。它可以应用于：

应用安全，以抵御跨站脚本、SQL injection等攻击；
通过识别更多的攻击并改进入侵检测系统来保护网络；
分析用户行为，以识别受损应用程序、风险和欺诈行为；
通过学习常见的威胁行为来阻止勒索软件等攻击以保护终端。

农业

人工智能、机器学习和深度学习对农业有帮助，可以识别需要灌溉、施肥和处理的区域，以提高产量。它可以帮助农学家进行研究、预测作物成熟时间、监测土壤湿度、自动化温室、检测害虫和操作农业机械。

金融

金融机构使用人工神经网络来检测异常索赔和费用，并进行调查。

银行可以利用人工智能进行欺诈预防，以应对借记卡滥用，组织诸如簿记等操作，管理财产，投资股票，监控行为模式，并对变化做出即时反应。人工智能还被用于online trading apps。

示例： ZestFinance的Zest Automated Machine Learning（ZAML）是一个用于信用评估的平台。它使用人工智能和机器学习进行数据分析并为人们分配信用评分。

教育

AI导师可以帮助学生学习，同时消除压力和焦虑。它还可以帮助教育工作者在虚拟学习环境（如Moodle）中及早预测学生行为，特别是在当前大流行病的情况下尤为有益。

医疗保健

人工智能应用于医疗保健领域，评估心电图或CT扫描以识别患者的健康风险。它还有助于调整剂量并选择最适合癌症等疾病的治疗方法。

人工神经网络支持临床决策，例如在EMR software中使用的概念处理技术。人工智能还可以帮助：

分析医疗记录
药物管理
制定治疗方案
咨询
临床培训
药物研发
预测结果

案例：微软的汉诺威人工智能项目帮助医生从800多种疫苗和药物中选择最有效的癌症治疗方法。

政府

中国等国的政府组织使用人工智能进行大规模监控。类似地，它也可以用于通过使用摄像头进行交通密度监测和信号时间调整来管理交通信号。

例如，在印度，使用人工智能管理交通信号来清理和管理孟加拉市的交通。

此外，许多国家正在将人工智能应用于军事领域，以改善通信、指挥、控制、传感器、互操作性和集成。它还用于收集和分析情报、物流、自动驾驶车辆、网络作战等等。

人工智能的其他应用领域有：
– 太空探索，用于分析大量的研究数据
– 生物化学，用于确定蛋白质的三维结构
– 内容创作和自动化

例如：Wordsmith是一个生成自然语言并将数据转化为有意义洞察的平台。

– 自动化与法律相关的任务和搜索
– 工作场所安全和健康管理
– 人力资源，用于筛选和排名简历
– 通过评估与工作技能和薪资相关的数据进行职位搜索
– 提供虚拟助手的客户服务
– 酒店业，自动化任务、与客人沟通、分析趋势和预测消费者需求
– 汽车制造、传感器、游戏和玩具等制造业

人工智能、机器学习和深度学习之间是存在关联的。事实上，深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习则是人工智能的一个子集。

所以，这里并不是真正的“区别”问题，而是它们可以应用的范围。

让我们来看看它们的区别。

人工智能与机器学习：
– 人工智能是一个更广泛的概念，涵盖了使计算机具有智能能力的领域。
– 机器学习是实现人工智能的一种方法，通过让机器从数据中学习和改进来实现智能。
– 人工智能可以包括不依赖于数据训练的算法和技术，而机器学习则依赖于数据训练。

请注意，此翻译仅保留了，和HTML标签。

参数	人工智能（AI）	机器学习（ML）
概念	这是一个更大的概念，用于创建智能机器来模拟人类的思维和行为。	它是人工智能的一个子集，通过分析数据而无需显式编程来帮助机器学习。
目标	其目标是创建具有类似人类思维技能的智能系统，以解决复杂问题。它关注提高成功率。	其目标是允许机器进行数据分析，以提供准确的输出。它关注模式和准确性。
功能	人工智能使系统能够像人类一样执行任务，但没有错误且速度更快。	机器被持续教导以改进和执行任务，从而提供更高的准确性。
子集	其子集包括深度学习和机器学习。	其子集是深度学习。类型它有三种类型 – 通用人工智能、强人工智能和弱人工智能。它的类型有监督和无监督。过程它包括推理、学习和自我纠正。它包括学习以及对新数据的自我纠正。数据类型它处理非结构化、半结构化和结构化数据。它处理半结构化和结构化数据。范围其范围比人工智能更广。AI系统可以执行多个任务，而机器学习则专注于特定任务的训练。	其范围相对于人工智能较小。机器学习机器执行它们接受的特定任务。
应用	其应用包括聊天机器人、机器人、推荐系统、游戏、社交媒体等。	主要应用包括在线推荐、Facebook好友建议、Google搜索等。

机器学习与深度学习

参数	机器学习	深度学习
数据依赖性	虽然机器学习处理大量数据，但也可以接受较小的数据量。	深度学习的算法主要适用于大量数据。因此，如果你想获得更高的准确性，必须提供更多的数据并允许其持续学习。
执行时间	相较于深度学习，机器学习的算法需要更少的训练时间，但在模型测试上需要更长时间。	深度学习的模型训练时间较长，但模型测试时间较短。
硬件依赖性	机器学习模型本质上不需要太多数据，因此可以在低端设备上运行。	深度学习模型需要大量数据才能有效工作，因此只适用于配备GPU的高端设备。
特征工程	机器学习模型需要为每个问题开发一个特征提取器以进一步解决问题。	深度学习作为机器学习的高级形式，不需要问题的特征提取器。相反，它通过自身学习收集的数据来学习高级特征和洞察。
问题解决	传统机器学习模型将问题分解为较小的部分并分别解决。一旦解决了所有部分，它生成最终结果。	深度学习模型采用端到端的方法解决问题，通过获取给定问题的输入来进行。
结果解释	使用机器学习模型可以轻松解释问题的结果，同时完整分析过程和原因。	使用深度学习模型分析问题的结果可能有些棘手。虽然深度学习在某些问题上可能会获得更好的结果，但你无法找出结果产生的原因和方式。
数据	机器学习需要结构化和半结构化数据。	深度学习需要结构化和非结构化数据，因为它依赖于人工神经网络。
适用于	适用于解决简单和稍复杂的问题。	适用于解决复杂的问题。

结论

人工智能、机器学习和深度学习是创造智能机器和solve complex problems的现代技术。它们被广泛应用于各个领域，从企业到家庭，使生活更加便利。

深度学习属于机器学习，而机器学习属于人工智能，所以这并不是一个区别的问题，而是每种技术的范围。