deep Learning Introduction_1_by二卷

keywords: deep learning

author: 二卷（2017.05.19）

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基本概念的区别

** 现在机器学习，数据挖掘，人工智能，深度学习都炒的很火，这个概念具体的都是什么，先逐个理解一下 ### **1.1 数据挖掘（Data mining）** - 维基百科 ：Data mining is the computing process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.（数据挖掘是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程） - 就是说数据挖掘其实是一个宽泛的概念性的东西，一般来说的数据挖掘都是针对较大规模的数据集；但是其实从一堆数据中得到有价值的信息也是数据挖掘

1.2 人工智能（Artificial Intelligence, AI）

• 维基百科 ：AI is intelligence exhibited by machines. In computer science, the field of AI research defines itself as the study of "intelligent agents": any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of success at some goal.（人工智能就是机器表现出来智能，在计算科学中又称智能主体，就是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统）
• 这个也是个非常宽泛的概念

1.3 机器学习（Machine learning）

• 维基百科 ：machine learning explores the study and construction of algorithms that can learn from and make predictions on data – such algorithms overcome following strictly static program instructions by making data-driven predictions or decisions, through building a model from sample inputs.（机器学习研究和构建算法，从而能从数据中学习并作出预测）
• 机器学习稍微具体的技术，是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题，也应用在数据挖掘中
• 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法

1.4 深度学习（deep learning）

deep learning is a class of machine learning algorithms（就是说目前比较火的一种机器学习的方法是深度学习）

1.5 关系图

我认为他们之间的关系图是这样的，人工智能和数据挖掘都是很宽泛的概念，他们之间有交叉，用到相同的一个途径或者技术，就是机器学习，而目前比较火的的机器学习的一种方法是深度学习