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机器学习和深度学习的关系

经常有人会问机器学习和深度学习之间有什么关系。今天我们就来探讨一下这个问题。

1、什么是学习？

机器学习和深度学习都包含“学习”这两个字，因此我们需要先理解什么是“学习”。赫伯特·西蒙教授（Herbert Simon），1975年的图灵奖得主和1978年的诺贝尔经济学奖得主，曾这样定义“学习”：“如果一个系统通过执行某个过程，能够改善自身的性能，那么这个过程就是学习。”西蒙教授的定义简洁明了，突出了学习的核心目的——提升性能。不仅对于机器，对于人来说，这一定义同样适用。我们从小就被教育要“好好学习，天天向上”，我们的学习目标是为了提升自我。如果学习没有带来实质性的进步，即使付出再多努力，也无法称之为真正的学习。如果只是低层次的重复性学习，而没有达到认知升级的目的，那么即使看似非常勤奋，实际上也只是“伪学习”。

接下来，我们将深入探讨机器学习和深度学习的知识，目的是提升我们在这些领域的认知水平。

2、人工智能、机器学习和深度学习的关系

首先，我们要明确人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支，而深度学习（Deep Learning，DL）则是机器学习的一个子集。换句话说，机器学习是实现人工智能的一种方法，而深度学习则是实现机器学习的一种技术。

下面，我们详细了解一下AI、ML和DL的概念：

（1）人工智能

人工智能是指机器模仿人类智能行为的任何活动，它是一个涵盖广泛的领域，旨在复制人类的认知能力，如学习行为、与环境互动、推理、演绎、计算机视觉、语音识别、问题解决、知识表示和感知。人工智能建立在计算机科学、数学、统计学和心理学等多个学科的基础上。20世纪70年代和80年代，专家系统非常流行，这些系统通过大量手动定义的if-then规则来解决问题。然而，这种方法只适用于特定领域的小问题，难以扩展到更大的问题和多个领域。后来，人工智能逐渐转向基于统计的方法。

（2）机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，它专注于教授计算机如何对特定任务进行学习，而无需编程。机器学习的核心思想是创建可以从数据中学习并做出预测的算法。机器学习主要有三种类型：有监督学习、无监督学习和强化学习。

• 有监督学习：向机器提供输入数据及期望输出，目的是从这些训练实例中学习，以使机器可以对从未见过的数据做出有意义的预测。
• 无监督学习：仅向机器提供输入数据，机器必须自行寻找有意义的结构，而无需外部监督或输入。
• 强化学习：机器充当代理，与环境互动。如果机器的行为符合要求，则会有“奖励”；否则，就会受到“惩罚”。机器试图通过学习来最大化奖励。

（3）深度学习

深度学习同样是机器学习的一个子集，但它与传统的监督学习和无监督学习有所不同。深度学习是一种高度数据依赖型的算法，其性能通常随着数据量的增加而增强。这意味着深度学习的可扩展性显著优于传统的机器学习算法，前提是需要有足够的高质量数据。

机器学习和深度学习的发展历程

机器学习作为人工智能的重要分支，主要研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。自20世纪80年代以来，机器学习已经在算法、理论和应用方面取得了巨大成功，并广泛应用于产业界和学术界。简而言之，机器学习是通过算法使机器从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本完成智能识别或对未来做预测；而深度学习是机器学习的一个分支和新的研究领域。如今，在大数据背景下，可用数据量的激增、计算能力的增强以及计算成本的降低为深度学习的发展提供了平台，并推动了它在各个领域的广泛应用。

回顾历史，机器学习的发展大致可以分为五个阶段，而伴随其发展，深度学习也经历了三次浪潮。我们将以机器学习的发展为主线，介绍不同阶段机器学习与深度学习之间的关系。

• 第一阶段（20世纪50年代至20世纪70年代）：这一时期，研究人员致力于用数学证明机器学习的合理性，因此称为“推理期”。在此期间，深度学习的雏形出现在控制论中，随着生物学习理论的发展和第一个模型的实现（感知机，1958年），深度学习迎来了第一次浪潮。
• 第二阶段（20世纪70年代至20世纪80年代）：这一时期，机器学习专家认为机器学习的目标是让机器获取知识，因此称为“知识期”。在此期间，深度学习主要表现在基于神经网络的连接主义。
• 第三阶段（20世纪80年代至20世纪90年代）：这一时期，机器学习专家主张让机器“主动”学习，即从样例中学习知识。代表性成果包括决策树和BP神经网络，因此称这个时期为“学习期”。在此期间，深度学习仍然表现为基于神经网络的连接主义，而BP神经网络的提出为深度学习带来了第二次浪潮。
• 第四阶段（20世纪初至21世纪初）：这一时期，研究者们开始尝试用统计方法分析并预测数据的分布，因此称为“统计期”。这个阶段提出了代表性的算法“支持向量机”，而此时的深度学习仍然停留在第二次浪潮中。
• 第五阶段（20世纪初至今）：这一时期，神经网络再次被机器学习专家重视。2006年，Hinton及其学生Salakhutdinov发表的论文《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》标志着深度学习的正式复兴，掀起了第三次浪潮。在此之后，伴随着数据量的激增和计算能力的提升，深度学习得到了进一步的发展。

机器学习和深度学习的发展历程

机器学习和深度学习的发展是一个长期的过程，它们各自经历了不同的阶段，逐步演进并相互促进。了解这些发展历程有助于更好地理解当前技术和未来趋势。