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机器学习与人工智能的关系，如何进行机器学习？
机器学习(MachineLearning,ML)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。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
深度学习是实现机器人学习的一种方式，机器学习是实现人工智能的一种方式。
这三者属于一个从属的关系。
下面详细解释一下：深度学习，机器学习，人工智能的各类概念。
1、深度学习：相当于一种处理信息的方式。这上面的三个概念，在理解的时候，最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。
外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据，并且能够根据这个梳理完的数据，留存下载的信息，建立新的索引基础。
这就是深度学习的表面含义。
说通俗点就是：我们在教育孩子的时候，第一次告诉他，桌子上的是碗，头顶的是灯。最开始小朋友学会了，只知道这这两个东西。后来他开始类比，只要是发光的，他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。
这种举一反三是非常合适的，这其实就属于深度学习中的数据处理单元。
大部分人喜欢用这张图来说明，深度学习。
这么说吧，就这张图，可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友，根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。
这么解释一下或许更好一些：
1、当你有人第一次告诉你，桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知：碗是白色，可以盛饭，凹进去的。
2、你闭上眼，不去看那个碗。你在大脑中，怎么描述碗？
那就是一个反过来的过程：白色的，盛饭的，凹进去的就是碗。你以后看到这种东西，第一时间不管对不对，理论上都应该说这是“碗”。
3、伴随着时间的推移，你不见过了各式各样的碗，有青花瓷的，有玻璃的，有铁的等等。最后你形成了一个标签，凹进去，器皿。都可以叫碗。
这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来，比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问，不是一篇文章。
所以深度学习，跟以前的神经网络学习，建模分析等等都是机器处理数据的一种方法，可以说是机器人的思路。
机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和这里举一个例子：有不少家长问一些考过高考的学生，如何学习知识的，有没有经验，给我们推荐一下。
有的学生说：要勤做笔记，多学会归纳总结。
有的学生说：我不做笔记，太浪费时间，我喜欢举一反三，自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。
有的学生说：我就是笨方法，就是大量的刷题，熟能生巧。
这就是人类的学习方式！
机器人的学习方式也一样：深度学习是一种，依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络，慢慢的学习进化，从基础开始学的机器人也是一种学习方式。
如果这个机器人，很强，他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换，采用最好的方式。
甚至可以实现联想！
人工智能是机器人学成之后，能够跟人类交互，人类能够看到的表象这就好像是，一个孩子成人了，成人之间交流，大家都说：嗯，这个小伙子成才了，很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。
什么叫没成？就是一点为人处事都不懂，甚至不能自理的那种人，就属于“非智能”的状态。
正常来说，只要机器学习合理，并且完善，最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。
人工智能，机器学习，统计学，数据挖掘之间有什么区别
相互之间关联在一起，有些应用领域所代表的含义是一样的，这里我想引用台大机器学习课程中老师所讲的这些概念相互之间的区别，具体如下：
ML与DM之间的关系
机器学习是从假设空间H
中寻找假设函数g
近似目标函数f
.数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性ML与AI之间的关系
人工智能是一种应用领域，机器学习是实现人工智能的一种手段，但是不限于此。ML与统计之间的关系
统计的方法可以用来机器学习，比如：聚类、贝叶斯等等，当然机器学习还有很多其他的方法，如神经网络（更小范围）、SVM模式识别也是一个应用领域
人工智能机器学习法
人工智能
“机器学习是从人工智能的范式识别和计算学习理论中发展而成的计算机科学领域之一。机器学习先训练数据，然后研究可预测的算法。这些算法并不使用静态编程，而是通过输入的数据创建模型，从而进行预测或给出决策。”
文章分享结束，机器学习人工智能强智能和人工智能的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
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