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第一章零基础入门深度学习

机器学习和深度学习综述

1.人工智能、机器学习、深度学习的关系

近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，先从三个概念的正本清源开始。概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习

1.1人工智能(Artificial Intelligence,AI)

人工智能是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习（MachineLearning，ML）是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。

1.2机器学习

区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。这句话有点“云山雾罩”的感觉，让人不知所云，下面我们从机器学习的实现和方法论两个维度进行剖析，帮助读者更加清晰地认识机器学习的来龙去脉。

1.2.1机器学习的实现

机器学习的实现可以分为两步：训练和预测，类似于归纳和演绎；

训练/归纳：从一定数量的样本（已知模型输入X和模型输出Y）中，学习输出Y与输入X的关系（可以想象成是某种表达式）。

y预测/演绎：基于训练得到的Y与X之间的关系，如出现新的输入X，计算出输出Y。通常情况下，如果通过模型计算的输出和真实场景的输出一致，则说明模型是有效的。

1.2.2机器学习方法论

衡量模型预测值和真实值差距的评价函数也被称为损失函数（损失Loss）

对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放搭配

模型假设、评价函数（损失/优化目标）和优化算法是构成模型的三个关键要素。

机器执行学习任务的框架体现了其学习的本质是“参数估计”（Learning is parameter estimation）。

1.3深度学习

机器学习算法理论在上个世纪90年代发展成熟，在许多领域都取得了成功，但平静的日子只延续到2010年左右。随着大数据的涌现和计算机算力提升，深度学习模型异军突起，极大改变了机器学习的应用格局。今天，多数机器学习任务都可以使用深度学习模型解决，尤其在语音、计算机视觉和自然语言处理等领域，深度学习模型的效果比传统机器学习算法有显著提升。

相比传统的机器学习算法，深度学习做出了哪些改进呢？其实两者在理论结构上是一致的，即：模型假设、评价函数和优化算法，其根本差别在于假设的复杂度。