深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題

深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作，識(shí)別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼?、位置、方向等）。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識(shí)別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個(gè)問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征（可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程），并提取高級(jí)特征，從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。

另一個(gè)明顯的區(qū)別是他們對(duì)數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出良好的性能，而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)的效果會(huì)逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對(duì)比如下圖所示。

本科自動(dòng)化，以后想往人工智能方面發(fā)展，學(xué)什么編程語言呢？

我國(guó)人工智能發(fā)展特別迅速，對(duì)人工智能人才的需求也非常大。因此，選擇進(jìn)入人工智能領(lǐng)域是非常明智的。2016年，alphago利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)擊敗了人類圍棋冠軍李世石，2017年，alphago擊敗了世界第一棋手柯杰。這一事件使人工智能成為一個(gè)眾所周知的話題。那么，人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)什么呢？

1. Python基金會(huì)，2！數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括微積分基礎(chǔ)，線性代數(shù)和概率統(tǒng)計(jì)，3！各種框架，如tensorflow等

4。深度學(xué)習(xí)包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)學(xué)習(xí)，這是一種學(xué)習(xí)。

5、商業(yè)項(xiàng)目，如mtcnn中心丟失人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別、Yolo V2多目標(biāo)多類型檢測(cè)、glgan圖像缺失部分完成和語言喚醒等

如果你能學(xué)習(xí)和掌握以上內(nèi)容，借助優(yōu)秀的人工智能技術(shù)，找一份人工智能工作是非常容易的。目前，我國(guó)人工智能人才短缺高達(dá)100萬人?，F(xiàn)在是學(xué)習(xí)人工智能的好時(shí)機(jī)。