我们常常看见这几个热词：人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）和深度自学(DeepLearning)，但是它们之间到底有什么区别和联系呢？人工智能(AI)的显然在于智能，即如何为机器彰显人的智能，这是一个十分大的范围。机器学习（ML）是指通过数据训练出能已完成一定功能的模型，是构建人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能构建方法。

人工智能是科学，机器学习是让机器显得更为智能的方法或算法。深度自学(DL)是机器学习的一个分支。深度即层数，多达8层的神经网络模型就叫深度自学。深度自学也是当下最风行的机器学习的一种。

目前在语音、图像等领域获得了很好的效果。三者之间就是指大到小的包括关系。今天重点讲解一下机器学习ML。

机器学习必要源于早期的人工智能领域。机器学习为什么如此最重要？机器学习之所以沦为人工智能背后的强大动力是在于一个重大突破--互联网的发明者。互联网有大量的数字信息被分解存储和分析。

机器学习算法在这些大数据方面是最有效地的。机器学习最基本的作法，是用于算法来解析数据、借此自学，然后对真实世界中的事件作出决策和预测。与传统的为解决问题特定任务、软编码的软件程序有所不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中自学如何已完成任务。机器学习则是机器通过大数据的输出，借此主动谋求规律，检验规律，最后得出结论，机器据此结论来自律解决问题，如果经常出现了偏差，不会自律数据流。

那么什么是机器学习呢？机器学习ML(MachineLearning)是一门人工智能的学科,一门多领域交叉学科，牵涉到概率论、统计学、迫近论、凹分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样仿真或构建人类的自学不道德，以提供新的科学知识或技能，新的的组织有数的知识结构使之大大提高自身的性能。机器学习ML是人工智能的核心，是使计算机具备智能的根本途径，其应用于遍布人工智能的各个领域，它主要用于概括、综合而不是演译。

MLdefinedbyLangley(1996)-Machinelearningisascienceoftheartificial.Thefieldsmainobjectsofstudyareartifacts,specificallyalgorithmsthatimprovetheirperformancewithexperience.MLdefinedbyTomMitchell(1997)-MachineLearningisthestudyofcomputeralgorithmsthatimproveautomaticallythroughexperience.MLdefinedbyAlpaydin(2004)-Machinelearningisprogrammingcomputerstooptimizeaperformancecriterionusingexampledataorpastexperience.机器学习的本质是空间搜寻和函数的一般化。无论用于哪种机器学习模型，都要经历要经历“创建模型”，“训练模型”，“对系统”，“应用于”的过程。而这个过程，跟一个婴儿了解世界，提供科学知识的过程是一样的。

培育机器创建人的了解的过程，就是“机器学习”。机器学习少见分类：1）有监督自学(supervisedlearning)：从等价的训练数据集中学习出有一个函数，当新的数据来临时，可以根据这个函数预测结果。主要应用于分类和预测。

监督自学的训练集拒绝是还包括输出和输入，也可以说道是特征和目标。训练集中于的目标是由人标示的。常用算法还包括人工神经网络（Artificialneuralnetwork）、贝叶斯（Bayesian）、决策树（DecisionTree）和线性分类（Linearclassifier）等。2）无监督自学(unsupervisedlearning)：与监督自学比起，训练集没人为标示的结果。

又称概括性自学（clustering）利用K方式(Kmeans)，创建中心（centriole），通过循环和递增运算(iterationdescent)来增大误差，超过分类的目的。常用算法还包括人工神经网络（Artificialneuralnetwork）、关联规则学习（Associationrulelearning）、分层聚类Hierarchicalclustering和出现异常检测（Anomalydetection）等。3）半监督自学（semi-supervisedlearning）：介于监督自学与无监督自学之间。

融合了大量并未标记的数据和少量标签数据。常用算法还包括还包括分解模型（Generativemodels）、低密度分离出来（Low-densityseparation）和牵头训练Co-training等。4）增强自学（Reinforcementlearning）：在这种自学模式下，输出数据作为对模型的对系统，不像监督模型那样，输出数据意味着是作为一个检查模型是非的方式，在增强自学下，输出数据必要对系统到模型，模型必需回应马上做出调整。

少见的应用于场景还包括动态系统以及机器人掌控等。少见算法还包括Q-Learning、时间差自学（Temporaldifferencelearning）和自学自动LearningAutomata等。

机器学习研究内容主要还包括三个方面：（1）面向任务的研究：研究和分析改良一组预计任务的继续执行性能的自学系统。（2）理解模型：研究人类自学过程并展开计算机仿真。

（3）理论分析：从理论上探寻各种有可能的自学方法和独立国家于应用领域的算法。机器学习研究领域集中于两个范畴：（1）分类任务拒绝系统依据未知的分类科学知识对输出的不得而知模式不作分析，以确认输出模式的类属。适当的自学目标就是自学用作分类的准则（如分类规则）。（2）问题解法任务拒绝对于等价的目标状态，找寻一个将当前状态切换为目标状态的动作序列；机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过自学来提供能提升问题解法效率的科学知识（如搜寻掌控科学知识，启发式科学知识等）。

机器学习应用于普遍，如：计算机视觉、自然语言处置、生物特征辨识、数据挖掘、搜索引擎、自动驾驶、医学临床、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写辨识、专家系统、理解仿真、规划和问题解法、战略游戏和机器人等。机器学习各种方法的应用于范围不断扩大，一部分已构成商品。概括自学的科学知识提供工具已在临床分类型专家系统中普遍用于。

连接学习在声图文辨识中占优。分析自学已用作设计综合型专家系统。遗传算法与增强自学在工程掌控中有较好的应用于前景。

与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。机器学习是时隔专家系统之后人工智能应用于的又一最重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。

现有的计算机系统和人工智能系统没什么自学能力，最少也只有十分受限的自学能力，因而无法符合科技和生产明确提出的新拒绝。对机器学习的辩论和机器学习研究的进展，终将促成人工智能和整个科学技术的更进一步发展。结语机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，尤其是如何在经验自学中提高明确算法的性能。机器学习是人工智能的组成部分，是人工智能的核心和前沿。

机器学习的进展将大大推展人工智能向前发展。

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