人工智能基础知识理解

人工智能、机器学习、深度学习的关系

近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，在研究深度学习之前，要先搞清楚这三者的关系。概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如图所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习（MachineLearning，ML）是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。

影响深度学习的三大要素

在深度学习领域，算法、数据和硬件是成功开发和部署高性能模型的三大核心要素。每个要素在整个深度学习过程中都扮演着至关重要的角色，并且三者之间存在着紧密的协同关系。

• 算法 - 深度学习算法是模型训练的核心，决定了如何从数据中提取特征、优化模型参数以及执行预测。常见的算法类型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
• 数据 - 数据是深度学习的基石，没有大量高质量的数据，模型无法有效地学习。数据用于模型的训练、验证和测试，通过提供实例和反馈来优化模型的性能。
• 硬件 - 高性能硬件是支撑深度学习计算需求的基础。GPU、TPU等专用硬件能够加速复杂计算，使得在合理时间内处理大量数据和训练复杂模型成为可能。

深度学习中用到的一些算法和概念，如CNN、RNN等，其实在上世纪80、90年代就已经提出来了，但是由于当时的硬件发展还没达到算法的要求，所以并非机器学习的热门方向。直到2010年以后，大数据的流行及GPU硬件技术的发展，深度学习才开始崭露头角，并且得到爆发的增长。
可以看出，深度学习既讲究方法，又要求大力出奇迹。

算法