人工智能、机器学习、深度学习、模式识别的区别与联系

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开篇第一讲

人工智能、机器学习、深度学习、模式识别的区别与联系

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人工智能

人工智能是这几个中最大的概念，所谓人工智能，即Artificial Intelligence,顾名思义就是“人造的智慧”，其目的是让machine拥有“智慧”，然后为人类所用。人工智能是一个领域的概念，它包含机器学习、深度学习、模式识别。

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机器学习

机器学习也是一个不小的概念，不过很容易理解，就是让机器学会学习咯。。其实我们每个人都是在做类似于”机器学习”的事情，从小学到大学我们都在学习各种知识，不断地完善自我。只不过机器学的是数据，并通过数据发现做事的规律，从而掌握“行为智慧”。机器学习的keypoint在于学习与思考。

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模式识别

再谈模式识别，这是一个很古老的概念，可能比较out了。它是利用机器学习或者专家经验为我们做事。这也和我们人类一样，呱呱落地后我们是没有基本认知的（貌似吧）。但是当我们学习到父母家人的行为或听到他人的教导后，掌握了说话，走路，认字，认图的本领。这就是模式识别，它的keypoint在于感知。而且模式识别仅仅应用于一些认知领域，譬如计算机视觉、故障识别、语音、文字识别等，而机器学习不仅仅应用于这些认知领域，还会涉及到其他领域，譬如智能行为机器人、金融市场分析、房价预测等等，就是说机器学习的应用更广！

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深度学习

DL是目前很火，很fashion的一个词汇，其实DL就是多层次的神经网络，而神经网络又是机器学习中的一个重要方法。所谓深度，就是深层次地挖掘训练数据。深度学习好比学霸，学习同样的知识，人家就学得深刻，我等学渣们就浮于表面了。。结果可想而知咯。但是DL需要较多的训练数据，这也就类似于学习中的题海战术。。目前dl发展处于初级阶段，其难点并不在于model的构建，而在于数据的质量和数量，这也就意味着某些领域应用dl受到了限制。

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总结

其实这几个概念就是很混乱，很难说谁属于谁，谁包含谁。因为互相都有着部分的交叉。