作者：麥叔

來源：麥叔編程

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人人都應(yīng)該學(xué)點機器學(xué)習(xí)，因為這是未來。就算不寫代碼，了解機器學(xué)習(xí)的思路也至關(guān)重要。所以建議收藏本文，讓我?guī)氵M入機器學(xué)習(xí)的世界！

今天的3分鐘我們聊聊這個幾個概念的區(qū)別：

• 人工智能 AI
• 機器學(xué)習(xí)
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 深度學(xué)習(xí)

繼續(xù)讀之前，暫停一下。想想看，你知道它們的區(qū)別嗎？

答案揭曉，這張圖可以很清楚地說明它們的關(guān)系：

人工智能

人工智能是一個很大的范疇，在19世紀50年代這個概念就被提出。

當(dāng)時人們對此興奮不已，掀起一波人工智能的研究熱潮。然后并沒有出現(xiàn)特別好的應(yīng)用，于是人工智能陷入了低谷。

我記得我上學(xué)的時候，大概2003年左右，還學(xué)習(xí)了人工智能這門課程。這是最無聊的一門課程。內(nèi)容無聊，老師講的更無聊（對不起，老師?。?。

簡單說，研究，模擬和擴展人的智能，能替代人做事情的理論，方法和系統(tǒng)都算是人工智能。而機器學(xué)習(xí)只是人工智能的一個領(lǐng)域。

那除了機器學(xué)習(xí)，還有哪些人工智能呢？

很多，比如現(xiàn)在熱門的RPA（Robotic Process Automation），說白了就是用爬蟲模擬人操作。比如幫你提交表單等。這和機器學(xué)習(xí)可能沒有半毛錢關(guān)系，但它也是人工智能。

但是毫無疑問，機器學(xué)習(xí)是人工智能最重要的領(lǐng)域，尤其是在2010年深度學(xué)習(xí)取得突破后，才使得人工智能成為最最熱門的研究方向。

機器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)

現(xiàn)在來說說機器學(xué)習(xí)。

機器學(xué)習(xí)是讓算法自己從數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律，理解數(shù)據(jù)并做出判斷和預(yù)測的學(xué)問。

從1980年前后機器學(xué)習(xí)就開始興起，機器學(xué)習(xí)的算法有很多，比如：線性回歸，邏輯回歸，KNN，支持向量機，決策樹，隨機森林，關(guān)聯(lián)分析等等。

但機器學(xué)習(xí)并沒有真正大規(guī)模的應(yīng)用起來，直到有一天，有一種新的算法橫空出世，并隨著硬件的發(fā)展而開始大展神威。這種算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)算法的其中一種，是最重要的一種。

舉個例子，武林里有各種門派，它們各有所長，比如武當(dāng)派，昆侖派，峨眉派等等，它們各有所長。直到有一天出現(xiàn)了一個新的門派叫叫做火槍派。這個新的派系非常強大，幾乎可以碾壓其他的門派。

機器學(xué)習(xí)的時代可以分成兩部分，一部分是沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時代，另一部分是有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時代！

我們可以把除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其他機器學(xué)習(xí)算法稱為傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法。當(dāng)我們說機器學(xué)習(xí)的時候有可能就是指的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法。因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個自己的名字深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣告詞！

回看一下上面的圖，深度學(xué)習(xí)就等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

深度學(xué)習(xí)只不過是業(yè)界為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取的一個用于市場營銷的名字。不過這個名字挺好的。

還有一種解釋是：深度學(xué)習(xí)是隱藏層超過一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但我認為這個解釋很勉強，前者才是正解。

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