人工智能、机器学习与深度学习关系
人工智能+机器学习+深度学习关系图.png
人工智能的简洁定义：
努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。
机器学习：
技术定义
在预先定义好的可能性空间中，利用反馈信号的指引来寻找输入数据的有用表示。
机器学习概念来源：
机器学习的概念来自于图灵的这个问题：对于计算机而言，除了“我们命令它做的任何事情”之外，它能否自我学习执行特定任务的方法？计算机能否让我们大吃一惊？如果没有程序员精心编写的数据处理规则，计算机能否通过观察数据自动学会这些规则？
图灵的这个问题引出了一种新的编程范式。在经典的程序设计（即符号主义人工智能的范式）中，人们输入的是规则（即程序）和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案（如下图）。利用机器学习，人们输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输出的是规则。这些规则随后可应用于新的数据，并使计算机自主生成答案。
机器学习一种新的编程范式.png
机器学习系统是训练出来的，而不是明确地用程序编写出来的。将与某个任务相关的许多示例输入机器学习系统，它会在这些示例中找到统计结构，从而最终找到规则将任务自动化。
机器学习三要素：
- 输入数据点。例如，你的任务是语音识别，那么这些数据点可能是记录人们说话的声音文件。如果你的任务是为图像添加标签，那么这些数据点可能是图像。
- 预期输出的示例。对于语音识别任务来说，这些示例可能是人们根据声音文件整理生成的文本。对于图像标记任务来说，预期输出可能是“狗”“猫”之类的标签。
- 衡量算法效果好坏的方法。这一衡量方法是为了计算算法的当前输出与预期输出的差距。衡量结果是一种反馈信号，用于调节算法的工作方式。这个调节步骤就是我们所说的学习。
例子
机器学习模型都是为输入数据寻找合适的表示——对数据进行变换，使其更适合手头的任务（比如分类任务）。
假设我们想要开发一个算法，输入一个点的坐标 (x, y)，就能够判断这个点是黑色还是白色。这里我们需要的是一种新的数据表示，可以明确区分白点与黑点。可用的方法有很多，这里用的是坐标变换。
坐标变换.png
在这个新的坐标系中，点的坐标可以看作数据的一种新的表示。这种表示很棒！利用这种新的表示，用一条简单的规则就可以描述黑 / 白分类问题：“x>0 的是黑点”或“x<0 的是白点”。这种新的表示基本上解决了该分类问题。
在这个例子中，我们人为定义了坐标变换。但是，如果我们尝试系统性地搜索各种可能的坐标变换，并用正确分类的点所占百分比作为反馈信号，那么我们做的就是机器学习。机器学习中的学习指的是，寻找更好数据表示的自动搜索过程。
总结
所有机器学习算法都包括自动寻找这样一种变换：这种变换可以根据任务将数据转化为更加有用的表示。这些操作可能是前面提到的坐标变换，也可能是线性投影（可能会破坏信息）、平移、非线性操作（比如“选择所有 x>0 的点”），等等。
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