1. 机器学习与深度学习——关系、无/半/有监督学习、差异、主流框架

目标

本篇文章主要对机器学习和深度学习的相关内容的介绍，通过本篇文章你可以学习到以下内容：

• 人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系
• 机器学习方式介绍——无/半/有监督学习
• 深度学习算法与传统机器学习算法的差异
• 深度学习的主流研究框架

1. 人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系

随着深度学习方法在众多邻域的快速研究和应用，人工智能的发展又迎来了一次高峰。在人工智能提出后，我们希望通过人工智能系统模仿人类的处理不同事物的一些列动作与行为，如准确地识别出图片上出现的内容信息，理解一段文章的含义与情感。然而，在实现人工智能的道路上，人类面临着一些机遇与挑战，其中深度学习对人工智能的发展有着巨大的影响。下图1描述了人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系。

图1 人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系

2. 机器学习方式介绍

从上图1中可以看出，机器学习也是实现人工智能的一个分支，事实上也是人工智能领域发展最快的一个分支。简单地理解，机器学习是计算机程序如何随着经验的积累而自动提高性能，使系统自我完善的过程。根据机器学习应用场景和学习方式的不同，可以简单地分为三类学习方式：无监督学习、半监督学习和有监督学习。

2.1 无监督学习

无监督学习和其他两种学习方法的主要区别在于无监督学习不需要提前知道标签数据集的类别标签。无监督学习算法使用场景通