人工智能、机器学习、深度学习的关系 - 好文

<>论“人工智能、机器学习、深度学习”的关系

本篇力求图文并茂，向您介绍“人工智能、机器学习、深度学习”相关概念；并解释他们之间的关系。

<>什么是人工智能？

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。------百度百科。
人工智能的发展历史可以用下面一幅图概括。

人工智能发展到现在产生了许多名词，比如：机器学习、深度学习等，他们之间有什么关系？可以用下面两幅图概括：

从上面两幅图可以看到，人工智能是一个非常广泛的概念，包含许多内容，里面其中一个子集就是机器学习，而机器学习的一个子集，才是深度学习。

<>什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集。它是人工智能的核心。什么是机器学习？我们习惯上这样理解，传统机器学习就是：用一大堆数据，同时通过各种算法（比如SVM、决策树、逻辑回归等），去训练出来一个模型，然后用这个训练好的模型去完成任务（比如预测任务等）。
常用的机器学习算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、K近邻、Kmeans、xgboost等。

<>什么是深度学习？

深度学习是一种特殊的机器学习，是机器学习的一个子集。深度学习的概念源于人工神经网络。可以这样归纳：含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。------百度百科。

如下图：含一层隐层的神经网络还不能称之为真正的深度学习结构，很多时候也把这种单层的神经网络归为机器学习范畴。当我们把神经网路的隐层加多加深，就得到了真正的深度学习结构。

<>机器学习和深度学习的区别有哪些？

<>1、对数据量要求不同

从图上可以看出，深度学习和机器学习对数据量的依赖程度是不一样的，当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。而数据量比较小的时候，用传统机器学习方法也许更合适。

<>2、对计算机硬件的要求不同

通常情况下，用机器学习处理任务时，一方面由于数据量不太大，另一方面由于所用算法已经确定，所以对计算机硬件的要求不是太高。

而深度学习由于要处理大量数据，且涉及许多矩阵运算，因此对计算机硬件要求非常高，很多时候普通cpu已经无法顺利完成任务，而必须借助于诸如GPU等硬件。

<>3、特征处理方式不同

机器学习和深度学习的主要区别在于特征。如下图所示。

在传统的机器学习算法中，我们首先需要用一些算法（比如PCA、LDA等）来进行特征的提取，然后再用机器学习算法（如svm等）进行模型训练。特征提取的过程很麻烦，对工作者要求也很高。
相比之下，在深度学习中，特征由算法本身自动完成提取，通常不需要我们另外写一个算法来进行特征提取。比如CNN网络中，卷积层的作用就实现了特征的提取。

<>4、解决问题方式不同

在解决问题的时候，传统机器学习通常会将问题分解为多个子问题，逐个子问题解决后，最后获得最终结果。而深度学习更提倡“直接的端到端”的解决问题。

比如在做OCR（文字识别）任务时，传统机器学习算法，一般要对原始图片进行灰度化、二值化、降噪、文字切分、文字识别等一步步操作。而如果用某些深度学习算法（如CRNN-CTC），则可以实现端到端的解决问题，直接传入一张图片，经过模型学习之后直接识别出文字。

<>5、可解释性不同

机器学习的可解释性很强，许多传统的机器学习算法有明确的数学规则，解释起来相对容易。比如说线性回归，逻辑回归、决策树等这些算法解释起来就很容易。但是深度学习的可解释性就没有那么强了。深度神经网络更像是一种“黑箱子”，网络里面具体每一层是怎么操作的，神经元做了什么，很多时候是不明确的。深度学习的可解释性是一个热门研究话题。

<>6、使用的开源库和框架不同

我们做机器学习和深度学习时，如果使用相关的开源库和框架，会使我们的工作事半功倍。虽然许多开源库和框架既可以解决传统机器学习问题，也可以解决深度学习问题，但是如果有针对性的去选择使用，效果会更好。比如，scikit-learn库用来做机器学习问题，是很不错的。百度的开源框架
百度的开源框架PaddlePaddle <http://www.paddlepaddle.org/>、以及谷歌的tensorflow用来处理深度学习问题会更好。

<>7. 深度学习框架介绍

目前深度学习无论在工业界还是学术界都是热点。在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架是非常重要的，因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。全世界最为流行的深度学习框架有
PaddlePaddle <http://www.paddlepaddle.org/>
、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch等。其中PaddlePaddle是唯一一款国产的深度学习框架，也算是咱们国人的骄傲！PaddlePaddle是百度研发的开源开放的深度学习平台，他涵盖的领域很广。比如：自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域。(
http://www.paddlepaddle.org/#pic_center
<http://www.paddlepaddle.org/#pic_center> =500x)

从我的使用经验来看，PaddlePaddle使用起来非常方便。PaddlePaddle的官方支持很全面。官网上的API和实例都很丰富，还有许多人工智能学习教程，很适合自学。文档资料很详细，最最重要的一点：这些资料是中文的。这对于像我这种英语水平有限的人来说再好不过。
[paddle的官网 http://www.paddlepaddle.org/ <http://www.paddlepaddle.org/>]

PaddlePaddle有数量最多的由官方维护的深度学习模型库。这些模型库开发者可以直接拿来使用，并且是开源的，无论是用在工业还是用于学习都十分方便。最主要的是
可靠。不会发生代码运行不了的尴尬场景。如果你可以把所有的模型的所有细节够吃透了也就成了专家。

PaddlePaddle是开源的，有不明白的可以直接看源代码。此外，如果有不明的白的地方可以在 github 上题 issue，会有专业人员在24小时内相应。

<>结束语

现阶段，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音等领域广泛应用，其效果也已超过传统的机器学习方法。再加上网络媒体对深度学习进行的夸大报道，以至于产生了一种普遍存在的意识：深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法。其实不是这样的，实际工程中，不但要考虑精准度，还要考虑成本。有时候用深度学习处理问题，对成本的投入很高。再比如，实际工程中，我们的数据量往往没有那么大，此时用深度学习算法，效果并不太好。总之，科技的发展从来都是相互是包容的，是互相学习，互相进步的过程。人工智能的发展需要更多的优秀算法来不断创新和迭代。而不是一味的用所谓的高级算法替代甚至淘汰别的算法。

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