一图秒懂人工智能、机器学习、深度学习
由于智能机器和应用程序的广泛应用，人工智能、机器学习和深度学习已成为当今商业世界中最受关注的技术。
尽管这些术语在全世界的商业对话中占主导地位，但许多人很难区分它们，甚至这三个术语经常被互换使用。
然而，其实它们并不完全指代相同的事物。
✅让我们一起来看下人工智能、机器学习、深度学习之间的关系吧‼
1⃣人工智能 (AI)
✅使计算机模仿人类智能的任何技术。
✅任何能让计算机利用逻辑、if-then规则、决策树和机器学习(包括深度学习)模仿人类智能的技术。
2⃣ 机器学习 (Machine Learning)
✅人工智能的子集。
✅机器利用统计技术随经验逐步提升完成任务的能力。
✅特征提取(人工)+分类(算法)
✅一种人工智能的子集，包括深奥的统计技术，使机器能够根据经验改进任务。这一类包括深度学习。
3⃣深度学习 (Deep Learning)
✅机器学习的子集。
✅使用多层神经网络和海量数据的算法，使软件经过训练完成任务，如语音和图像识别。
✅端到端：特征提取(算法)+分类(算法)
✅它是机器学习的子集，由一些算法组成，通过将多层神经网络暴露在大量数据面前，这些算法允许软件训练自己执行任务，比如语音和图像识别
AI 🤖vs 机器学习 vs 深度学习
1️⃣ 人工智能 (AI): 想象一下，人工智能就像是一个新生婴儿👶，充满了好奇和潜能。这个婴儿的大脑需要学习、成长和与外界互动。而机器学习和深度学习则是这个婴儿的眼睛👀和耳朵👂，让它看到世界、听到声音，与之互动。
2️⃣ 深度学习 (Deep Learning): 深度学习是AI的超能力工具箱🧰。它是由各种神经网络组成，从简单的感知机到复杂的CNNs、RNNs、Transformers等。🌌宇宙中的每一颗星星都代表一个神经网络结构，而深度学习就是连接这些星星的星际网。当我们使用深度学习在语音识别🎤、自然语言处理📜和计算机视觉📷领域，机器就能更好地听、理解和看到世界。而2023年，被誉为AGI的元年，大模型如ChatGPT、Midjourney等的出现，仿佛打开了一个新的宇宙大门🚪，让我们对AI的未来充满了期待。
3️⃣ 机器学习 (Machine Learning): 机器学习是AI的基石，它比深度学习历史更悠久，更为广泛🌍。在AI的大家族中，机器学习就像是那个才华横溢的大哥。早期，由于技术和资源的限制，许多机器学习的想法只能停留在纸上📄。但随着GPU、AI芯片和超级计算机的进步，机器学习从实验室走向了现实。大数据时代的到来，使得机器学习得以飞速发展，为深度学习的崛起铺设了道路🛣️。
人工智能、机器学习和深度学习，三者之间的关系就像是一个家族👨👩👧👦。AI是家族的守护者，机器学习是家中的智者，而深度学习则是这个家族的新星🌟。三者共同努力，为我们创造一个更加智能的未来🌈。
让我们用一个类比来解释这些概念之间的关系👇：
想象你在烹饪一道美味的菜肴。人工智能就像是整个烹饪过程，包括选择菜谱、准备食材和烹饪步骤。机器学习就像是你在烹饪过程中不断调整和改进的能力，通过尝试不同的配方和调味料来提高菜肴的味道。深度学习就像是你使用的一种特殊烹饪技术，让你能够处理更复杂的菜肴，例如需要多个步骤和技巧的料理。
神经网络是深度学习中的一种重要工具，就像是你在烹饪中使用的锅具或炉具，帮助你加热和处理食材。Transformer是一种特殊类型的神经网络结构，它在处理序列数据（如文本）时表现出色。而GPT（Generative Pre-trained Transformer）则是基于Transformer结构和深度学习技术开发的一种文本生成模型，可以理解和生成自然语言文本。
因此，人工智能是整个烹饪过程，机器学习是不断改进菜肴的能力，深度学习是一种特殊的烹饪技术，神经网络是深度学习中的重要工具，Transformer是一种特殊类型的神经网络结构，而GPT是基于Transformer和深度学习技术开发的文本生成模型。这些概念和技术相互关联，共同构成了人工智能领域的重要组成部分。
💛我是老李，希望一些小见解可以帮助到大家，学习路上一起加油哦！～
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