【Python培训班】人工智能、机器学习、深度学习三者分别是什么技术？

       信息时代已经到来，随着科技的进步，更多的新兴技术也由此诞生，如人工智能（AI）、机器学习、深度学习、大数据等，不得不说，这些技术都可以用Python来实现，因此越来越多的人开始学习Python，本篇文章给大家介绍下这些新兴技术，请看下文：

       一、人工智能

       是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，它是一门技术科学，研究与开发的对象是"理论、技术及应用系统"，研究的目的是为了"模拟、延伸和扩展人的智能"。

       现如今一些看起来很高端的技术，如图像识别、NLP，依然没有脱离这个范围，就是"模拟人在看图方面的智能"和"模拟人在听话方面的智能"，本质上和"模拟人在计算方面的智能"没什么两样，虽然难度系数比较高，但目的是一样的。

       二、机器学习

       机器学习是让计算机模拟或实现人类的学习行为，就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术。

       机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来"训练"，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

       常用的10大机器学习算法有：决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔科夫。

　　从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

　　传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。

       三、深度学习

       是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。

       它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理（NLP）领域。

       其主要的思想就是模拟人的神经元，每个神经元接受到信息，处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可，神经网络的计算量非常大，需要很高的运算能力支持，如GPU。

       欠拟合：如果一个模型在训练时表现很差，测试时也表现很差，那我们把该模型称之为『欠拟合』。

　　过拟合：如果一个模型在训练时表现优异，测试时却落差很大，不懂预测和应付灵活情况，那我们把该模型称为『过拟合』。

       人工智能、机器学习、深度学习三者有什么关系吗？

       机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。

       关于"人工智能、机器学习、深度学习三者分别是什么技术？"的话题到这里就结束了，老男孩教育Python课程，10余年技术沉淀，紧跟技术潮流，10大阶段从入门到专业层层进阶，无论你是否有IT基础，均可轻松学会，成就高薪职业!

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