1.2 机器学习与深度学习

机器学习是人工智能领域的核心原理和技术之一。它通常被定义为“如果一个程序在执行某类任务（T）时，利用既有的经验（E）不断改善其在完成任务（T）时的性能（P），那么该程序被认为具备学习能力”。学习是基于经验和一系列任务的过程，并通过提高在这些任务上的表现来衡量。随着经验的积累，计算机在执行预先定义的任务中能够提高自身性能，从而被认为具备学习能力。

机器学习的本质是寻找函数的能力。它使用训练数据构建模型，并利用该模型对新数据进行预测和分类。机器学习的广泛应用与大数据密切相关，大数据是机器学习应用的最佳场景。

常见的机器学习算法包括有监督学习（如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习等。机器学习的工作方式将特征表示和分析处理分离，因此它能够快速应用于各种领域（如图1-1所示）。

图 1-1

深度学习是机器学习领域的一个分支，其核心是基于多层次的神经网络模型进行信息处理和学习。通过大规模的数据和强大的计算资源进行训练，深度学习能够自动地提取和学习特征表示，从而实现更高级别的认知和智能功能。深度学习的本质在于构建具有多个隐层的机器学习模型，并利用海量的训练数据来学习更有用的特征，以提升分类或预测的准确性。

在深度学习中，常用的模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和变换器（Transformer）等。这些模型在计算机视觉、自然语言处理等领域已经取得了重大突破，为相关应用带来了显著的进展。

深度学习是一种特殊的机器学习方法，具有较高的性能和良好的灵活性。它通过使用由概念组成的层级结构来表示世界。深度学习与传统机器学习的主要区别如下。

①特征选取：在传统的机器学习算法中，通常需要由专家指定或基于先验知识确定特征，以适应不同的数据域和数据类型。而深度学习算法尝试从数据中自动学习高层次的特征表示，减少了对手动特征工程的需求。

②解决问题的方式：传统的机器学习算法通常将问题分解成多个子问题，并逐个解决，最后再将结果进行组合。而深度学习算法采用端到端的方式一次性地解决整个问题，直接从原始输入到最终输出，避免了中间步骤的人工设计和干预。

③可解释性：传统的机器学习算法的模型通常具有较好的可解释性，可以理解它是如何做出预测或分类的。相比之下，深度学习算法的模型的可解释性相对较低，由于其复杂的网络结构和大量参数，很难准确解释模型内部的决策过程。

总体而言，深度学习在特征选取和端到端问题求解方面具有显著优势，但在可解释性方面相对较弱，这使得它在处理复杂任务和大规模数据时较为出色。

人工智能成为研究和应用的热点，其主要原因可以归结为三个因素：大数据、算法和计算能力。首先，大数据提供了丰富的信息和样本，使得机器能够从中学习和提取有价值的知识。大规模的数据集为人工智能提供了更广阔的知识空间，有助于发现模式、规律和趋势，从而提升预测和决策的准确性。其次，算法的不断发展和改进为人工智能的应用提供了强有力的支持。研究人员和工程师们不断改进和创新各种算法，使得人工智能能够更好地处理和分析数据。新的算法和技术使得人工智能能够更好地理解复杂的数据结构、抽取关键特征，并实现更精确的预测、分类和决策。最后，随着计算机算力的提升，人工智能能够更快地处理复杂的计算任务，加速学习和推理过程。高性能的计算设备和并行处理技术使得人工智能算法能够高效地运行，以处理大规模数据和复杂模型，从而提高模型训练和推断的速度。这三个因素的综合作用，为人工智能的快速发展和广泛应用奠定了坚实的基础。大数据提供了丰富的学习资源，算法的进步使数据得以更好的利用，而计算能力的提升则提高了人工智能的处理能力，推动了人工智能在各个领域的广泛应用。