人工智能，机器学习，深度学习的概述_深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念

首先用一张图说明三者之间的关系

人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。下面分别介绍一下人工智能、机器学习、深度学习的概述与应用领域：

人工智能：

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

 

实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

机器学习：

机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技术的结合，利用机器学习提供的统计分析、知识发现等手段分析海量数据，同时利用数据存取机制实现数据的高效读写。机器学习在数据分析与挖掘领域中拥有无可取代的地位，

 

目前，机器学习已经成功应用于以下领域：

• 金融领域：检测信用卡欺诈、证券市场分析等。
• 互联网领域：自然语言处理、语音识别、语言翻译、搜索引擎、广告推广、邮件的反垃圾过滤系统等。
• 医学领域：医学诊断等。
• 自动化及机器人领域：无人驾驶、图像处理、信号处理等。
• 生物领域：人体基因序列分析、蛋白质结构预测、DNA序列测序等。
• 游戏领域：游戏战略规划等。
• 新闻领域：新闻推荐系统等。
• 刑侦领域：潜在犯罪预测等。

深度学习:

深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。

典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等

目前的主要应用领域：语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、自动汽车驾驶。只是提了一小部分深度学习被广泛应用的领域，事实上还有很多其他领域有待探索。

 

总结

人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。