第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别

人工智能基本上是通过一组规则（算法）将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合：“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西，“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器（计算机）模仿人脑及其思维能力的研究”。 

人工智能侧重于3个主要方面（技能）：学习、推理和自我纠正，以获得尽可能最大的效率。 

机器学习：

 机器学习基本上是一种研究/过程，它使系统（计算机）能够通过其拥有的经验自动学习并相应地改进，而无需明确编程。机器学习是人工智能的一个应用程序或子集。机器学习专注于程序的开发，以便它可以访问数据以供自身使用。整个过程对数据进行观察，以识别可能形成的模式，并根据提供给他们的示例做出更好的未来决策。机器学习的主要目标是让系统通过经验自行学习，而无需任何人工干预或帮助。

 深度学习：

 深度学习基本上是更广泛的机器学习家族的一个子部分，它利用神经网络（类似于我们大脑中工作的神经元）来模仿人类大脑的行为。深度学习算法专注于信息处理模式机制，可以像人脑一样识别模式并相应地对信息进行分类。与机器学习相比，深度学习适用于更大的数据集，并且预测机制由机器自行管理。 

下表列出了人工智能、机器学习和深度学习之间的区别： 

人工智能	机器学习	深度学习
AI代表人工智能，基本上是使机器能够通过特定算法模仿人类行为的研究/过程。	ML 代表机器学习，是一项使用统计方法使机器能够随着经验而改进的研究。	DL代表深度学习，是利用神经网络（类似于人脑中存在的神经元）来模仿人脑功能的研究。
AI 是一个更广泛的家族，由 ML 和 DL 作为其组件。	机器学习是人工智能的子集。	深度学习是机器学习的子集。
人工智能是一种通过决策展现智能的计算机算法。	ML 是一种人工智能算法，允许系统从数据中学习。	深度学习是一种机器学习算法，它使用深度（多层）神经网络来分析数据并提供相应的输出。
人工智能涉及搜索树和许多复杂的数学。	如果您对背后涉及的逻辑（数学）有清晰的了解，并且可以可视化 K 均值、支持向量机等复杂功能，那么它就定义了 ML 方面。	如果您清楚其中涉及的数学，但不了解其特征，因此您通过添加更多层将复杂的功能分解为线性/低维特征，那么它就定义了深度学习方面。
目的主要是增加成功的机会，而不是准确性。	目的是提高准确性，不太关心成功率。	当使用大量数据进行训练时，它在准确性方面达到最高排名。
人工智能的三大类别/类型是：狭义人工智能（ANI）、通用人工智能（AGI）和超人工智能（ASI）	机器学习的三大类别/类型是：监督学习、无监督学习和强化学习	深度学习可以被认为是具有大量参数层的神经网络，位于四种基本网络架构之一：无监督预训练网络、卷积神经网络、递归神经网络和递归神经网络
AI的效率基本上是ML和DL分别提供的效率。	效率低于深度学习，因为它无法处理更长的维度或更高的数据量。	比机器学习更强大，因为它可以轻松处理更大的数据集。
人工智能应用程序的示例包括：谷歌的人工智能预测、Uber 和 Lyft 等乘车共享应用程序、使用人工智能自动驾驶仪的商业航班等。	ML 应用程序的示例包括：虚拟个人助理：Siri、Alexa、Google 等、垃圾邮件和恶意软件过滤。	深度学习应用的例子包括：基于情感的新闻聚合、图像分析和字幕生成等。
人工智能是指计算机科学的广泛领域，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器，例如推理、感知和决策。	机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发可以从数据中学习并随着时间的推移提高其性能的算法，而无需显式编程。	深度学习是机器学习的一个子集，专注于开发能够自动学习并从数据中提取特征的深度神经网络。
人工智能可以进一步细分为各种子领域，例如机器人、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。	机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习或强化学习。在监督学习中，算法根据标记数据进行训练，其中所需的输出是已知的。在无监督学习中，算法是在未标记的数据上进行训练的，其中所需的输出是未知的。	深度学习算法的灵感来自于人脑的结构和功能，它们特别适合图像和语音识别等任务。
人工智能系统可以是基于规则、基于知识或数据驱动的。	在强化学习中，算法通过反复试验来学习，以奖励或惩罚的形式接收反馈。	深度学习网络由多层互连的神经元组成，这些神经元以分层方式处理数据，使它们能够学习日益复杂的数据表示。

人工智能、机器学习、深度学习示例： 

人工智能（AI）是指能够执行通常需要人类智能完成的任务的计算机系统的开发。 

人工智能的一些例子包括：

各行各业都有大量人工智能应用的例子。以下是一些常见示例：

•  语音识别：语音识别系统使用深度学习算法对图像和语音进行识别和分类。这些系统用于多种应用，例如自动驾驶汽车、安全系统和医学成像。

• 个性化推荐：亚马逊和Netflix等电子商务网站和流媒体服务使用人工智能算法来分析用户的浏览和观看历史记录，以推荐他们可能感兴趣的产品和内容。

• 预测性维护：人工智能驱动的预测性维护系统分析来自传感器和其他来源的数据，以预测设备何时可能发生故障，有助于减少停机时间和维护成本。

• 医疗诊断：人工智能医疗诊断系统分析医学图像和其他患者数据，帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。

• 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车和其他自动驾驶汽车使用人工智能算法和传感器来分析环境并做出有关速度、方向和其他因素的决策。

• Siri 或 Alexa 等虚拟个人助理 (VPA) –使用自然语言处理来理解和响应用户请求，例如播放音乐、设置提醒和回答问题。

• 自动驾驶汽车——自动驾驶汽车使用人工智能来分析摄像头和激光雷达等传感器数据，以做出有关导航、避障和路线规划的决策。

• 欺诈检测——金融机构使用人工智能来分析交易并检测表明欺诈的模式，例如不寻常的支出模式或来自陌生地点的交易。

• 图像识别——人工智能用于照片组织、安全系统和自主机器人等应用中，以识别图像中的物体、人物和场景。

• 自然语言处理——人工智能用于聊天机器人和语言翻译系统，以理解和生成类似人类的文本。

• 预测分析——人工智能用于医疗保健和营销等行业，分析大量数据并对未来事件（例如疾病爆发或消费者行为）做出预测。

• 玩游戏的人工智能——人工智能算法已经被开发出来，通过分析游戏数据并预测走棋结果，以超人的水平玩国际象棋、围棋和扑克等游戏。

机器学习的例子：

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及使用算法和统计模型来允许计算机系统从数据中“学习”并随着时间的推移提高其性能，而无需明确编程来执行此操作。

 以下是机器学习的一些示例：

• 图像识别：图像识别系统中使用机器学习算法根据图像内容对图像进行分类。这些系统用于多种应用，例如自动驾驶汽车、安全系统和医学成像。

• 语音识别：语音识别系统使用机器学习算法来转录语音并识别所说的单词。这些系统用于 Siri 和 Alexa 等虚拟助理，以及呼叫中心和其他应用程序。

• 自然语言处理 (NLP)： NLP 系统中使用机器学习算法来理解和生成人类语言。这些系统用于聊天机器人、虚拟助手和其他涉及自然语言交互的应用程序。

• 推荐系统：推荐系统使用机器学习算法来分析用户数据并推荐可能感兴趣的产品或服务。这些系统用于电子商务网站、流媒体服务和其他应用程序。

• 情感分析：情感分析系统使用机器学习算法将文本或语音的情感分类为积极、消极或中性。这些系统用于社交媒体监控和其他应用。

• 预测性维护：预测性维护系统中使用机器学习算法来分析来自传感器和其他来源的数据，以预测设备何时可能发生故障，从而有助于减少停机时间和维护成本。

• 电子邮件中的垃圾邮件过滤器 -机器学习算法分析电子邮件内容和元数据，以识别和标记可能是垃圾邮件的邮件。

• 推荐系统——机器学习算法用于电子商务网站和流媒体服务，根据用户的浏览和购买历史记录向其提供个性化推荐。

• 预测性维护——机器学习算法在制造中用于预测机器何时可能发生故障，从而实现主动维护并减少停机时间。

• 信用风险评估——金融机构使用机器学习算法，通过分析贷款申请人的收入、就业历史和信用评分等数据来评估贷款申请人的信用风险。

• 客户细分——机器学习算法用于营销，根据客户的特征和行为将客户分为不同的群体，从而实现有针对性的广告和促销。

• 欺诈检测 –机器学习算法用于金融交易中，以检测表明欺诈的行为模式，例如异常的支出模式或来自陌生地点的交易。

• 语音识别——机器学习算法用于将口语单词转录为文本，从而支持语音控制界面和听写软件。

深度学习的例子：

深度学习是机器学习的一种，它使用多层人工神经网络来学习和做出决策。

 以下是深度学习的一些示例：

• 图像和视频识别：图像和视频识别系统使用深度学习算法对视觉数据进行分类和分析。这些系统用于自动驾驶汽车、安全系统和医学成像。

• 生成模型：生成模型中使用深度学习算法来根据现有数据创建新内容。这些系统用于图像和视频生成、文本生成以及其他应用。

• 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车和其他自动驾驶汽车使用深度学习算法来分析传感器数据并做出有关速度、方向和其他因素的决策。

• 图像分类 –深度学习算法用于识别图像中的对象和场景，例如识别照片中的面部或识别电子商务网站图像中的项目。

• 语音识别——深度学习算法用于将口语单词转录为文本，从而允许语音控制界面和听写软件。

• 自然语言处理——深度学习算法用于情感分析、语言翻译和文本生成等任务。

• 推荐系统——推荐系统使用深度学习算法，根据用户的行为和偏好做出个性化推荐。

• 欺诈检测——深度学习算法用于金融交易中，以检测表明欺诈的行为模式，例如不寻常的支出模式或来自陌生地点的交易。

• 游戏人工智能——深度学习算法已被用来开发可以在超人水平上竞争的游戏人工智能，例如在围棋游戏中击败世界冠军的AlphaGo人工智能。

• 时间序列预测——深度学习算法用于预测时间序列数据的未来值，例如股票价格、能源消耗和天气模式。

AI、ML、DL 的效果：有区别吗？

人工智能领域的工作与机器学习或深度学习工程师不同。您可以通过以下方法区分这些职业并决定哪一个最适合您。 

人工智能工程师做什么的？

人工智能工程师是设计、开发和实施人工智能 (AI) 系统和解决方案的专业人员。以下是人工智能工程师的一些主要职责和任务：

• AI算法的设计和开发： AI工程师设计、开发和实现AI算法，例如决策树、随机森林和神经网络，以解决特定问题。

• 数据分析：人工智能工程师使用统计和数学技术分析和解释数据，以确定可用于训练人工智能模型的模式和关系。

• 模型训练和评估：人工智能工程师在大型数据集上训练人工智能模型，评估其性能，并调整算法参数以提高准确性。

• 部署和维护：人工智能工程师将人工智能模型部署到生产环境中，并随着时间的推移进行维护和更新。

• 与利益相关者合作：人工智能工程师与利益相关者（包括数据科学家、软件工程师和业务领导者）密切合作，以了解他们的需求并确保人工智能解决方案满足他们的需求。

• 研究与创新：人工智能工程师紧跟人工智能的最新进展，为新的人工智能技术和算法的研究和开发做出贡献。

• 沟通：人工智能工程师向利益相关者传达他们的工作结果，包括人工智能模型的性能及其对业务成果的影响。

人工智能工程师必须拥有深厚的计算机科学、数学和统计学背景，以及开发人工智能算法和解决方案的经验。他们还应该熟悉编程语言，例如 Python 和 R。

机器学习工程师做什么的？

机器学习工程师是设计、开发和实施机器学习 (ML) 系统和解决方案的专业人员。以下是机器学习工程师的一些主要职责和任务：

• 机器学习算法的设计和开发：机器学习工程师设计、开发和实现机器学习算法，例如决策树、随机森林和神经网络，以解决特定问题。

• 数据分析：机器学习工程师使用统计和数学技术分析和解释数据，以确定可用于训练 ML 模型的模式和关系。

• 模型训练和评估：机器学习工程师在大型数据集上训练机器学习模型，评估其性能，并调整算法参数以提高准确性。

• 部署和维护：机器学习工程师将机器学习模型部署到生产环境中，并随着时间的推移对其进行维护和更新。

• 与利益相关者合作：机器学习工程师与利益相关者（包括数据科学家、软件工程师和业务领导者）密切合作，以了解他们的需求并确保机器学习解决方案满足他们的需求。

• 研究和创新：机器学习工程师了解机器学习的最新进展，并为新的机器学习技术和算法的研究和开发做出贡献。

• 沟通：机器学习工程师向利益相关者传达他们的工作结果，包括机器学习模型的性能及其对业务成果的影响。

机器学习工程师必须拥有深厚的计算机科学、数学和统计学背景，以及开发机器学习算法和解决方案的经验。他们还应该熟悉 Python 和 R 等编程语言，并具有使用 ML 框架和工具的经验。

深度学习工程师做什么的？

深度学习工程师是设计、开发和实施深度学习 (DL) 系统和解决方案的专业人员。以下是深度学习工程师的一些主要职责和任务：

• 深度学习算法的设计和开发：深度学习工程师设计、开发和实现深度神经网络和其他深度学习算法来解决特定问题。

• 数据分析：深度学习工程师使用统计和数学技术分析和解释大型数据集，以识别可用于训练深度学习模型的模式和关系。

• 模型训练和评估：深度学习工程师在海量数据集上训练深度学习模型，评估其性能，并调整算法参数以提高准确性。

• 部署和维护：深度学习工程师将深度学习模型部署到生产环境中，并随着时间的推移进行维护和更新。

• 与利益相关者合作：深度学习工程师与利益相关者（包括数据科学家、软件工程师和业务领导者）密切合作，以了解他们的需求并确保深度学习解决方案满足他们的需求。

• 研究和创新：深度学习工程师紧跟深度学习的最新进展，并为新的深度学习技术和算法的研究和开发做出贡献。

• 沟通：深度学习工程师向利益相关者传达他们的工作结果，包括深度学习模型的性能及其对业务成果的影响。