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什么是深度学习，跟人工智能有关系吗？

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发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

什么是深度学习，跟人工智能有关系吗？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习的概念来源于人工神经网络，由于2010年之前人工神经网络的发展并不平顺，时而火热，时而跌入低谷。很大的原因是计算机的计算性能还是太低。

2012年的时候，加拿大多伦多大学的Hinton教授的学生利用神经网络在cv（计算机视觉）领域的大赛ImageNet上取得了第一名的成绩，而且评价指标比第二名高了将近10%，这一突破再一次将神经网络带到了研究者的视野之中。而且这次的神经网络相较于之前的神经网络层数更深，因此便被成为深度学习。

从2012年后，随着计算机性能的大幅提升，GPU、TPU的出现，数据规模的增加，使得深度学习训练出来的模型的性能越来越好，因此现在深度学习正在如火如荼的发展着。

谈及人工智能，英文简称AI，它是计算机科学的一个分支，它是一个很大的概念了，下面包含很多的方向，包括机器学习，数据挖掘等等，其实深度学习也属于机器学习的范围，但由于深度学习的效果比以往的机器学习方法效果好很多，所以现在的很多方向都采用深度学习的方法，而且还取得了目前为止比较好的效果。

总结来说，深度学习是方法，人工智能是应用。现有的人工智能的应用大部分都是采用深度学习的方法做的，而且还都取得了不错的结果。




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回答于 2019-09-11 08:43:50

目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、深度学习、人工智能之间的关系也容易被混淆。

1、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究如何让计算机或软件有智能行为的一个学术领域，也就是研究对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能所涉及的范围甚广，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

2、机器学习

机器学习(Machine Learning，ML)是计算机科学和统计学的交叉学科，通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归、K均值、决策树、随机森林、PCA(主成分分析)、SVM(支持向量机)以及ANN(人工神经网络)。

3、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，数据挖掘找的是一个模式，一个规则。

之所以经常将机器学习、数据挖掘合在一起讲，是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。不过，数据挖掘是一个很宽泛的概念，两者不能画上等号。

4、深度学习

深度学习本身是机器学习中的神经网络算法的衍生，在图像、语音等的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

5、总结

（1）机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。

（2）数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术,两者是相互促进的。

（3）机器学习为人工智能和数据挖掘提供了底层的技术支撑。

（4）深度学习是机器学习一类比较火的算法，本质上还是原来的神经网络。

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习是人工智能的子集，是实现人工智能的一种算法。还有其他方法可以实现人工智能，比如统计学习，专家系统或者未来尚待人类发明的算法。

深度学习是指利用深度神经网络学习特定分布（概率论理念）从而实现人工智能。深度神经网络是相对简单感知机而言的。一般的感知机只有两三层，输入量也比较少。而深度神经网络的层数多，输入量多。

深度神经网络早在三四十年前就被提出来了，只是受限于当时硬件计算能力，难以实现。近十年来受益于GPU运算能力的提高，还有市场对图像处理、文字和音频处理的需求，深度学习才成为研究热门。

回答于 2019-09-11 08:43:50

我觉得问出这个问题的，往往对这两个的基本定义都不清楚。同类问题有，什么Java，跟互联网技术有关系吗？

深入地说，我觉得你就只会更加不明觉厉。建议你先搜索一下看看定义。或者找一本深度学习的书看看序言....

回答于 2019-09-11 08:43:50

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