人工智能机器学习和深度学习的区别是什么？

　　先来一张图镇楼：人工智能
　　从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。
　　机器学习
　　机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调＂学习＂而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。
　　深度学习
　　深度学习是机器学习的一个子集，推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说，这些网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。如果有新学习的知识(无需人工干预)，机器就可以将其见解应用于其他数据集。机器处理的数据越多，它的预测就越准确。
　　人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈，推动了人工智能领域的发展。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
　　可能有很多小伙伴认为人工智能就是机器学习或者是深度学习，那么，今天小麦就带大家梳理一下这三者的关系吧~人工智能
　　是使用与传统计算机系统完全不同的工作模式，它可以依据通用的学习策略，读取海量的大数据，并从中发现规律、联系和洞见，因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。
　　简单地说，人工智能就是能够感知、推理、行动和适应的程序。机器学习
　　是人工智能研究的核心技术，在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行自学；利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。
　　机器学习就是能够随着数据量的增加不断改进性能的算法。深度学习
　　是机器学习算法的一种，隶属于人工神经网络体系，现在很多应用领域中性能最佳的机器学习都是基于模仿人类大脑结构的神经网络设计而来的，这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。相比较其他方法，在解决更复杂的问题上表现更优异，深度学习是可以帮助机器实现独立思考的一种方式。
　　深度学习就是利用多层神经网络从大量数据中进行学习。
　　因此，这三者就是包含与被包含的关系，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。实际应用
　　在实际应用中，针对不同的功能我们也可以有不同的运用，像数据挖掘利用机器学习技术从大量数据中挖掘出有价值的信息。
　　例如，Smartbi的数据挖掘平台在一个界面上通过可视化的操作实现数据预处理、算法应用、模型训练、评估、部署等全生命周期的管理。同时，内置分类、聚类、关联、回归五大类数十个算法节点并支持自动推荐，参数也能实现自动调优。
　　在湖南广电5G智慧电台项目中，Smartbi 5G智慧电台大屏对客户电台信息进行集中分析和展现，利用的是百度地图AI大数据挖掘技术。
　　从海量车辆定位数据、轨迹数据中捕捉交通的动态变化，为5G智慧电台提供了行业领先的AI智慧路况，实现了台网的快速、精准联动。电台编辑只需在大屏上点击地图，便可查询实时路况，为全国县域用户提供更加即时、精准、智能的路况信息广播服务。
　　未来，随着数字化转型的不断加速，BI与AI的深度结合实现组织智能决策，是未来的大势所趋。而Smartbi将会保持优势，继续深耕，在BI+AI方面会有更大的突破。
　　我们尝试回答一下这个问题！我们先简单解释一下人工智能、机器学习和深度学习这些概念。人工智能 人工智能是电脑拟人操作的一个统称。据一些文献记载1956 年在夏季达特茅斯会议上聚提出并定义人工智能！由计算机构建具有人类智力和行为特征的机器。这是「通用人工智能（General AI）」的概念！人工智能设计的数学算法包括，最小二乘法，决策树，支持向量机等。人工智能现在最热门的算法应该就是机器学习了。吴恩达等行业领袖也从实践总结得经验验证了机器学习以及其中深度学习是人工智能领域中最实用得算法。机器学习是实现人工智能的方法之一 机器学习(ML)是 人工智能(AI)的子集，涵盖一切有关数据训练的学习算法研究。多年来发展的一整套成熟技术，机器学习算法包括：
　　决策树学习（decision tree learning）、归纳逻辑编程（inductive logic programming）。其他的也有聚类（clustering）、强化学习（reinforcement learning）和贝叶斯网络（Bayesian networks），人工神经网络（ANN）等。
　　机器学习可以指定需要学习图片的部位或者特征，进行指导学习。并且因为算法众多，也可以进行快速学习。深度学习是机器学习的一个子集
　　机器学习的神经网络算法可以设计成两层神经网络，三层神经网络，一直到十几层的神经网络。这种具备多层隐藏层的神经元网络就叫深层神经网络或深度神经网络，也就是深度学习。
　　上图就是深度网络的一个简单示例。不同网络具备物体的不同特征，每一个网络由前一个网络构成，比如第一层是点，第二层网络构成了线，第三层构成了角和面。网络越多细节越多，但是这些细节，人工是不能干预的。人工智能、机器学习和深度学习之间的区别 人工智能最热门得研究领域就是机器学习。但是人工智能不仅仅包括机器学习，并且人工智能也需要大量硬件基础。我们主要谈谈机器学习和深度学习得区别。
　　简单得说深度学习是机器学习得一个子集。但是不同适用方面，有哪些具体得区别呢？我们可以看看下面两张图.
　　当你有大量得数据，和很好得硬件时候。你可以选择深度学习得到更好得结果。反之，如果你硬件需要低功耗并且低成本，数据量也不是很大，选择机器学习得其他算法将得到比深度学习更好得结果。
　　最后总结了这张表格，我再用中文描述一下，训练用得数据集：             机器学习需要得可以小   深度学习需要很大是否可以人工干预特征：   机器学习可以干预          深度学习不可以训练的时间：                     机器学习的需要多          深度学习的需要少
　　最后用一句话说一下，人工智能最热门领域就是机器学习，而机器学习里面研究人数最多案例最多的就是深度学习。它们以此为子集。
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　　一、人工智能
　　从广义上讲，人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。我们通常所说的人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。
　　我们今天读到了很多关于人工智能的内容，比如语音识别(用于智能个人助理设备)，面部识别(被用在目前社交媒体上很流行的滤镜中)，或者物体识别(比如搜索苹果和橙子的图片)。然而这些功能是如何实现的？
　　二、机器学习
　　机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调＂学习＂而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。
　　任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(Decision Trees，运用概率分析的一种图解法)、随机森林(Random Forest，运用概率分析的一种图解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神经网络)。
　　三、深度学习
　　深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。这里所说的深度是指层，层越多，越深，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。
　　例如，一台深度学习的设备可以检查大数据——比如通过水果的颜色、形状、大小、成熟时间和产地——来准确判断一个苹果是不是青苹果，一个橙子是不是血橙。
　　四、人工智能与机器学习、深度学习的关系
　　严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
　　早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，但并没有严格的从属关系。
　　不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。
　　深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
　　所以，如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看，三者关系如下图所示：
　　如果把深度学习当成人工智能的一个子学科来看，三者关系如下图所示
　　本人目前从事大数据行业，同时也在研究人工智能，欢迎评论区留言探讨。
　　机器学习是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。
　　包含关系为：人工智能>机器学习>深度学习
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　　人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习是当今流行的一些流行语。随着苹果、亚马逊、Facebook和谷歌等领先科技公司在这些领域投入巨资，它们正在成为主流。当科技公司谈论语音助手和智能家居设备时，你更有可能听人工智能和机器学习。现在，虽然人工智能和机器学习非常相关，但它们并不是一回事。让我们深入了解这些术语的含义。
　　人工智能的历史和应用
　　虽然科技巨头最近开始谈论人工智能，但这是几十年前存在的事情，当时你可能还没意识到。还记得阿诺德·施瓦辛格1984年发行的电影＂终结者＂吗？这个故事是基于人工智能天网指挥的机器接管世界。＂星球大战＂拥有由人工智能驱动的R2-D2和C-3PO机器人。如果你是钢铁侠的粉丝，那你一定知道他的私人助手Jarvis，那也是一个人工智能。
　　印度BGR与英特尔并行计算实验室总监Pradeep Dubey进行了交谈，以了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习的内容。简而言之，人工智能是机器展现人类智能的一个视角。人工智能的最终愿景是与人类无法区分，当给予它识别歌曲或图像的任务时，你不应该从回应中辨别出它是来自机器还是人类。
　　英特尔、高通和华为等公司也在其芯片组中使用人工智能来执行一系列不同的任务。拥有机载人工智能在许多方面都是有益的，比如能够实现更快的语音和图像识别、智能摄影等等。华为表示，麒麟970 SoC带有的人工智能，在图像识别基准测试中，每分钟处理2000张图像，速度比其他芯片组快。
　　人工智能也可用于物体识别，或提高图像质量。谷歌在其Pixel 2和Pixel 2 XL智能手机中也使用了人工智能，可以检测场景并相应的调整照片。当其他制造商使用双相机设置来增加类似数码单反相机的散景效果时，谷歌使用人工智能来确定前景和背景，并相应地添加景深效果，而且它确实也做得不错。OPPO F5同样配备了人工智能，可以帮助你在自拍中看起来更好。
　　另一方面，英特尔拥有自己的Loihi自我学习芯片组，目的是模仿人类的大脑。在一个例子中，英特尔表示，该芯片组可以使用图像识别应用程序来分析路灯照相机图像，并给出被绑架者或失踪者的报告。它甚至可以自动调整聚光灯时间来同步交通流量。机器学习 - 数据是人工智能成功的关键
　　机器学习是实现人工智能的一种方法。随着时间的推移，很多程序都将涉及到机器学习的内容。该程序可以用于许多事情，如执行一些复杂的计算。它不一定与人工智能有关，因为人工智能就像人一样，而机器学习只是一种用程序或算法来解决问题的技术。
　　其中，数据是机器学习的关键。举一个学校老师的例子，他可以在绘图板上做一些乘法运算，这样你就可以学习和弄清楚如何得到答案。通过这些数据，你可以从自己的例子中学习到机器学习的工作原理。但是，如果老师没有解决那么多的例子（数据），就不得不依靠他来一步一步教你，这时候就不需要这些例子了。
　　过去，我们没有足够的数据解决问题，只能输入、输出数据。而现在人工智能时代是怎么做的?通常它是需要一位专家或是擅长于某个领域的人来＂告诉＂它或是＂教＂它如何赢得比赛、做一些复杂的计算。但是，这种方法是存在问题的。
　　＂举一个歌手的例子，即使你找到最好的歌手，他/她也不能告诉你如何唱歌，再比如，一个漫画家，他不能轻而易举的用简单的笔触教会你画画。简而言之，专家不能总是告诉你他们是怎么做到的。＂因此，人工智能的范围在过去是有限的，但是随着机器学习和数据的发展，情况已经发生了变化。
　　现如今，机器学习有大量的数据可以获得，通过互联网，来自世界各地的数据都可以为其学习提供基础。
　　还有一个例子来简化机器学习过程的工作。现在的大多数人都会在一些社交软件上＂大声宣布＂自己喜欢的食物、东西，机器学习就会通过互联网获取这一系列的信息、数据，从而为你提供相应的建议和推荐。机器知道你是素食主义者，就会查找一些有蔬菜产出的地方，然后推荐给你。这就是机器学习的力量。深度学习 - 扩展机器学习的应用
　　深度学习、机器学习技术，都涉及将大量数据提供给计算机系统，以便做出决策。这在无人驾驶汽车中也会使用到这一技术，可以使他们区分灯柱和行人或是停车标志。在深度学习中，计算机学习直接从声音、图像或文本来执行不同的任务。
　　谷歌在其图像和语音识别算法中也使用该技术。比如说，电脑里充满了泰姬陵、印度、比萨斜塔等等的图像。那么，现在让我们假设你访问泰姬陵，你不知道它是什么地方，你只需用Google Lens点击照片，它就会告诉你它是什么地方。它是如何做到的，然后将你点击的图像与其数据库进行比较，并给出结果。
　　Netflix和亚马逊也使用深度学习来决定推荐给你一部什么样的电影或电视剧。比方说，你会看很多情景喜剧，下次登录的时候，它就会向你推荐这个类型的内容。该技术也可以帮助更好的预防保健。例如，可穿戴设备可以不时地读取你的心率，并将日志发送给医生。当注意到可能会发生某些令人担忧的事情时，医生会要求你到诊所进行必要的检查。
　　综上所述，人工智能既是现在，也是未来，借助机器学习和深度学习技术，它可以达到我们多年来一直幻想的科幻状态。我有我的贾维斯，而你可以有你的终结者。
　　什么是AI？
　　具有执行认知功能（例如感知，学习，推理和解决问题）的能力的机器被认为具有人工智能。
　　当机器具有认知能力时，存在人工智能。人工智能的基准是关于推理，说话和视觉的人类水平。
　　机器学习是一个系统，可以通过自我改进从实例中学习，而不需要程序员明确编码。机器学习将数据与统计工具相结合以预测输出。机器学习与数据挖掘和贝叶斯预测建模密切相关。机器接收数据作为输入，使用算法来制定答案。
　　典型的机器学习任务是提供推荐。对于拥有Netflix帐户的用户，所有电影或系列推荐都基于用户的历史数据。科技公司正在使用无监督学习来改善个性化推荐的用户体验。
　　机器学习还用于各种任务，如欺诈检测，预测维护，投资组合优化，自动化任务等。
　　深度学习介绍
　　深度学习是模拟大脑中神经元网络的计算机软件。它是机器学习的子集，被称为深度学习，因为它利用了深度神经网络。
　　深度学习算法的第一层称为输入层，最后一层称为输出层，中间的所有层都称为隐藏层。深词意味着有两层以上的神经元。图片.png
　　每个隐藏层由神经元组成。神经元彼此连接。神经元将处理然后传播上层的输入信号。给下层神经元的信号强度取决于重量，偏差和激活函数。
　　网络消耗大量输入数据并通过多层操作它们;网络逐层学习越来越复杂的数据特征。
　　机器学习与深度学习的区别
　　数据集可包含十几个到数百个特征。系统将从这些功能的相关性中学习。但是，并非所有功能对算法都有意义。机器学习的一个关键点是找到相关的特征，以使系统学到一些东西。
　　在机器学习中执行此部分的一种方法是使用特征提取。特征提取结合了现有特征，以创建更相关的特征集。它可以通过PCA，T-SNE或任何其他降维算法来完成。
　　例如，图像处理，从业者需要在图像中手动提取特征，如眼睛，鼻子，嘴唇等。那些提取的特征被提供给分类模型。
　　深度学习解决了这个问题，特别是卷积神经网络。神经网络的第一层将从图片中学习小细节;下一层将结合以前的知识，以制作更复杂的信息。在卷积神经网络中，使用滤波器完成特征提取。网络对图片应用滤波器以查看是否存在匹配，即特征的形状与图像的一部分相同。如果匹配，网络将使用此过滤器。因此，特征提取过程自动完成。图片.png
　　参考资料：本人的博客：
　　TensorFlow工具快速入门教程 https://china-testing.github.io/tensorflow.html
　　从图片中很容易看出它们之间的包含关系，以及它们各自所涉及的范围大小。人工智能是最广泛的概念，是不拘于机器学习的，比如，利用一些规则方法，只要能够使得计算机自动化计算的就可以与智能挂上边，所以智能的概念是出现最久的或者说是最早的，比如说计算机，机器人等，但是那个时候还没有出现机器学习以及深度学习的概念呢。而机器学习就是利用一定的算法让机器或者说让计算机来学习，然后学到一个模型，我们可以利用这个模型来解决某些问题，一般情况这，机器学习是基于统计的，有的地方也叫作是统计学习，或者统计方法，它们都是数据驱动的。而最后的深度学习是一个更小的概念，它其实是机器学习方法里面的感知机模型的一个拓展，主要是基于神经网络的一种算法，实际上机器学习的各种模型算法也可以看做是一种浅层的网络，是不包含隐藏层的一种浅层网络结构，而深度学习一般是指网络层数超过两层的稍复杂网络，层和层之间的连接更复杂了一点。希望能够对你有所帮助！
　　深度学习，等这些概念解释起来乏味难懂，说一个我一身的经历，我的英语水平不是很好，看一份英文文档的时候，很多单词不认识，但是我根据上下文的含义大概能猜到。这件事情说明了，我们人类的大脑是可以通过历史数据自主的补全空白概念的，并且通过反复的正确性验证最终学习知识，这就是深度学习的概念。
　　从字面上意思来说，人工智能，指的是由人创造出来的机器所表现的智能。
　　当我们定义人工智能的时候，＂人工＂是比较理解的，难的是＂智能两个词，因为我么唯一能够理解的智能就是人自身的智能，所以人工智能往往是研究＂关于人造的类似于人一样的智能机器＂。
　　现在的科学界测试人工智能是否具有＂智能＂，我们就需要进行大名鼎鼎的图灵测试来测试机器啦，图灵测试用大白话来说就是，＂如果你测试不出机器不是机器，那么他就具有智能＂。
　　一般人工智能分为强人工智能 和弱人工智能 ，强人工智能的意思呢，就是被认为机器能够自己解决、推理、有自我意识，在图灵测试中就是＂欺骗人类，假装自己没有通过图灵测试＂，也就是能够学会欺骗人类了，欺骗这个词，本身就表示已经具有了智能。  西部世界的接待员多洛莉丝·亚伯纳西 ，具有强人工智能，已经具有自己的意识
　　机器学习是人工智能的一个分支，比如通过什么途径让机器具有＂智能＂呢？其中的一个途径就是通过机器学习，机器自己学习，然后在学习的经验中改善自己的学习算法， 这个便是前段时间阿尔法狗横扫围棋界所使用的算法啦，一个人一天能学习几个棋谱，而机器一天能学习几千几万个棋谱，而且还能自己和自己下棋，改善和提升自己的围棋技法
　　深度学习， 它属于机器学习的一个分支，主要是针对机器学习中处理数据的这一类进行学习的方法，比如人脸学习或者面部表情识别，这种学习方式一般是没有理论的支持，都是参考人类的神经网络进行发展的一门机器学习分支
　　这三者的意思是，一个有智商的人（人工智能），自己学习反省自己学到的知识，形成自己的价值观（深度学习），其中学习一个方式就是什么书都看，有什么书看什么书（深度学习）