人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么

机器学习是人工智能的一个子集，它包括使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序的技术。而深度学习是机器学习的一个子集，它使计算机能够解决更复杂的问题。

2. 硬件依赖性：

与传统机器学习算法相反，深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。深度学习算法需要执行大量矩阵乘法运算，因此需要充足的硬件资源作为支持。

3. 特征工程：

特征工程是将特定领域知识放入指定特征的过程，旨在减少数据复杂性水平并生成可用于学习算法的模式。

示例：传统的机器学习模式专注于特征工程中所需要找像素及其他属性。深度学习算法则专注于数据的其他高级特征，因此能够降低处理每个新问题时特征提取器的实际工作量。

4. 问题解决方法

传统机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而无需进行问题拆分。

5. 执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。深度学习需要大量时间进行训练，因为其中包含更多参数，因此训练的时间投入也更为可观。相对而言，机器学习算法的执行时间则相对较短。

6. 可解释性

可解释性是机器学习与深度学习算法间的主要区别之一——深度学习算法往往不具备可解释性。也正因为如此，业界在使用深度学习之前总会再三考量。

机器学习与深度学习的实际应用：

1. 通过指纹实现出勤打卡、人脸识别或者通过扫描车牌识别牌照号码的计算机视觉技术。
2. 搜索引擎中的信息检索功能，例如文本搜索与图像搜索。
3. 自动电子邮件营销与特定目标识别。
4. 癌症肿瘤医学诊断或其他慢性疾病异常状态识别。
5. 自然语言处理应用程序，例如照片标记。Facebook就提供此类功能以提升用户体验。
6. 在线广告。

未来发展趋势：

1. 随着业界越来越多地使用数据科学与机器学习技术，对各个组织而言，最重要的是将机器学习方案引入其现有业务流程。
2. 深度学习的重要程度正逐步超越机器学习。事实已经证明，深度学习是目前最先进且实际效能最出色的技术方案之一。
3. 机器学习与深度学习将在研究与学术领域证明自身蕴藏的巨大能量。

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