人工智能、机器学习、深度学习和TensorFlow简介

过去只是科幻小说中的梦想，人工智能（AI）现在是我们日常生活中的主流技术，应用于图像和语音识别，语言翻译，聊天机器人和预测数据分析。

在本文中，我们将介绍AI及其相关术语机器学习和深度学习。在文章的最后，您应该理解这些术语，一般情况下的工作方式以及对Inception和YOLO等术语的更熟悉（不，我们不是在谈论Leonardo DiCaprio电影或某些互联网模因）。

人工智能（AI） 是计算机模拟人类智能。

机器学习 是AI的一个分支，其中算法用于从数据中学习以做出未来的决策或预测。

深度学习 是使用人工神经网络（ANN）的机器学习的特定子集，人工神经网络是受人类大脑启发的分层结构。

下图更清楚地显示了AI，机器学习和深度学习如何相互关联。

最近，机器学习取得了重大进展，更具体地说，在深度学习方面取得了重大进展。这些进步是由于几个因素的及时收敛，包括大量数据的可用性，计算能力的增加和高效算法的出现。

那么机器学习和深度学习如何运作？为了以最简单的方式解释它，你基本上有一个定义输入的模型（可以是图像，音频，数字或文本）。该模型将根据所接收的输入数据产生特定输出（例如，图像分类，检测到的对象等）。

它的作用是你为模型提供大量的样本数据以“训练”它。有了足够的数据样本，该模型将能够准确地“预测”任何未来输入的输出。有许多众所周知的模型用于不同的任务，例如，Inception是一种广泛使用的图像识别模型，