首先，我将快速解释一下人工智能 (AI)、机器学习 (ML)和深度学习 (DL)的实际含义，以及它们之间的区别。 你可以把深度学习、机器学习和人工智能想象成一组俄罗斯玩偶，它们彼此嵌套在一起，从最小的开始，然后进行锻炼。 深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是所有能做一些聪明事情的电脑程序的总称。 换句话说，所有的机器学习都是人工智能，但不是所有的人工智能都是机器学习，等等。 人工智能最早出现于1956年，由约翰·麦 …

2024年8月26日 · Machine Learning (ML) is a subset of artificial intelligence (AI) that involves algorithms and statistical models to enable computers to learn from and make predictions or decisions based on data. Deep Learning (DL) is a specialized area within ML that uses neural networks with many layers (hence “deep”) to model and understand complex ...

2024年7月18日 · 现在人工智能相关研究如火如荼，即使不做这方面的人，估计大都听过AI，ML和DL这些名词，下面粗略展示一下他们的关系。 AI：Artificial Intelligence，人工智能； ML：Machine Learning，机器学习； DL：Deep Learning，深度学习。

Maching Learning，是实现人工智能的一种手段，广泛应用于自然语言处理、（NLP）、计算机视觉（CV）及推荐系统等等方面。 能应用机器学习的场景很多，如人脸识别、图像处理和车牌识别等等，这些在我们生活中以及很常见了。 机器学习主要分为监督学习，无监督学习和半监督学习三种。 从算法上来说有贝叶斯分类，决策树，线性回归，决策树和森林模型，主成分分析，流行学习，k-means聚类，高斯混合模型等等。 从大体上来讲，机器学习包括深度学习和强化学习，也 …

2024年9月11日 · 让我们从多个角度出发，用一些简单易懂的方式来解释 机器学习 （ML）和深度学习（DL）的区别与联系。 1. 概念上的区别. 想象一下你在教一个小孩子如何分辨猫和狗。 你可能会给这个孩子看很多猫和狗的照片，并告诉他哪些是猫，哪些是狗。 经过一段时间的学习后，孩子自己就能分辨出猫和狗了。 在这个过程中，你给孩子看照片的行为就像是机器学习中的“训练”，而孩子通过观察图片特征来识别猫狗的过程就是机器学习中的“模型”。 现在，假设你有一 …

Deep Learning的Data是 raw data，即没有经过认为处理的。 Deep Learning的模式是 end-to-end，而不是分模块进行处理之类的。 举个例子： 图片识别的时候，DL是没有对图片进行预处理过的，直接通过DL去进行学习feature之类的； 同时是端到端的，即设计者不是分模块，先用DL完成feature识别，然后分类之类的，而是直接整合在一起完成的。 Deep learning就是machine learning的子方法，个人更倾向于把它看成与SVM，decision tree或者进一步random …

Relationship Between AI, ML, and DL. To understand the relationship between AI, ML, and DL, imagine three concentric circles. The outermost circle represents AI — the broad concept of machines emulating human intelligence. Within this circle lies machine learning, a subset of AI that focuses on algorithms that improve through experience.

2024年6月4日 · 深度学习（dl）： DL是ML的一个子领域，它通过使用多层神经网络来模拟人类大脑的学习过程，从而实现对数据的自动分类和预测。 DL的核心在于使用多层神经网络对输入数据进行处理和提取特征，从而生成对应的输出。

2019年8月19日 · 在大数据时代，人们往往被人工智能（ai）、机器学习（ml）、深度学习（dl）这一些热词轰炸。但不少人对这些词汇的含义以及之间的关系比较模糊，甚至混为一谈。

2025年2月25日 · ML is a subset of AI that uses algorithms to learn patterns from data. DL is a subset of ML that employs artificial neural networks for complex tasks. AI may or may not require large datasets; it can use predefined rules. ML heavily relies on labeled data for training and making predictions.