深度学习、机器学习基本概念
1、深度学习，恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。
2、机器学习是人工智能的一个分支，简单来说就是通过算法，使得机器能够从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
3、
- 弱人工智能，也被称为狭义人工智能，是一种为特定的任务而设计和训练的人工智能系统。弱人工智能的形式之一是虚拟个人助理，比如苹果公司的Siri。
- 强人工智能，又称人工通用智能，是一种具有人类普遍认知能力的人工智能系统。当计算机遇到不熟悉的任务时，它具有足够的智能去寻找解决方案
4、机器学习是指计算机使用大数据集而不是硬编码规则来学习的能力。
5、深度学习是一种机器学习方法 ， 它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。
6、神经网络是一组粗略模仿人类大脑，用于模式识别的算法。神经网络这个术语来源于这些系统架构设计背后的灵感，这些系统是用于模拟生物大脑自身神经网络的基本结构，以便计算机能够执行特定的任务。
7、训练AI的过程中，重要的是给它的输入数据集(一个数据集是一个单独地或组合地或作为一个整体被访问的数据集合),此外还需要对其输出结果与数据集中的输出结果进行对比。因为AI一直是“新的”，它的输出结果有可能是错误的。
