人工智能、机器学习和深度学习的区别

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如今最热门的技术话题是人工智能、机器学习和深度学习。所有这些技术如今都正在不同的机器、软件应用程序等中得到应用。在本文中，我们将讨论人工智能、机器学习和深度学习之间的区别。

什么是人工智能？

人工智能 是一种技术，机器使用一系列规则，并像人类一样行动。人工智能可以定义为使用不同的算法来训练机器，以便它们能够像人类一样行动。人工智能包含以下部分：

• 学习
• 自我修正
• 推理

这三个部分都有助于最大限度地提高机器的效率。

人工智能的例子

人工智能的例子如下：

• 语音识别
• 个性化推荐
• 预测性维护
• 医学诊断
• 自动驾驶汽车
• 虚拟个人助理
• 自动驾驶汽车
• 欺诈检测
• 图像识别
• 自然语言处理
• 预测分析
• 游戏人工智能

什么是机器学习？

机器学习 可以说是帮助计算机自动学习不同事物的研究或过程。开发人员开发不同类型的程序，帮助计算机在没有任何人工干预的情况下访问数据。

机器学习的例子

机器学习的例子如下：

• 图像识别
• 语音识别
• 自然语言处理（NLP）
• 推荐系统
• 情感分析
• 预测性维护
• 电子邮件中的垃圾邮件过滤器
• 推荐系统
• 预测性维护
• 信用风险评估
• 客户细分
• 欺诈检测

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什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集。深度学习使用神经网络，帮助机器模仿人类大脑的工作方式。神经网络的工作方式与人脑中的神经元相同。

深度学习的例子

深度学习的例子如下：

• 图像和视频识别
• 生成模型
• 自动驾驶汽车
• 图像分类
• 语音识别
• 自然语言处理
• 推荐系统
• 欺诈检测
• 游戏人工智能
• 时间序列预测

人工智能、机器学习和深度学习的区别

人工智能、机器学习和深度学习之间存在许多差异，可以在下表中找到：

结论

人工智能是一个广泛的概念，机器学习和深度学习是其子部分。深度学习是机器学习的一部分。所有三种技术都用于训练机器，以便它们能够模仿人类。人工智能用于训练机器，以便它们能够像人类一样工作。

机器学习是一个过程，其中开发不同类型的程序来帮助计算机自动学习不同事物。深度学习使用神经网络，其工作方式与人脑中的神经元相同。

关于 AI 与 ML 与 DL 的常见问题

1. 在 AI、ML、DL 中，哪种技术范围最广？

AI 或人工智能是最广泛的技术，因为机器学习和深度学习是其组成部分。深度学习是机器学习的一部分。在 AI 的情况下，机器必须遵循一组规则才能像人类一样工作。

2. 人工智能的类别有哪些？

AI 的类别为：

• 人工狭义智能（ANI）
• 人工通用智能（AGI）
• 人工超级智能（ASI）

3. 哪种技术效率最高？

深度学习效率最高，因为它可以处理大量数据。DL 依赖于神经网络，从而提高了其效率。

4. 这三种技术的目的是什么？

人工智能侧重于成功，而机器学习侧重于准确性。深度学习提供的结果比机器学习更准确，因为它使用神经网络。

5. 哪种技术依赖于神经网络？

深度学习依赖于神经网络，其工作方式类似于人脑中的神经元。与 AL 和 ML 相比，DL 提供的结果最准确。