机器学习与深度学习（机器学习）_新闻中心

kaiyun体育机器学习与深度学习（机器学习）

人工智能的关键技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和知识表示与推理等。首先，机器学习是人工智能的一个核心分支，它使计算机系统能够从数据中学习和提取知识或模式，而无需进行明确的编程。

计算机视觉计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

机器人技术。机器人技术将机器视觉、自动规划等认知技术整合到高性能的传感器、执行器以及精心设计的硬件中。这使得机器人能够与人类一起工作，例如无人机和协作机器人（cobots），它们在车间为人类分担工作。5 语音识别。

主要技术包括分类、匹配、翻译、结构预测和序列决策过程。语音识别随着人类对机器使用的便利性越来越依赖，语音识别技术应运而生。

人工智能包括哪些技术：机器学习：机器学习是人工智能的关键技术之一，涉及计算机从数据中自动学习模式以进行预测和决策的能力。它包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等算法。

深度学习：深度学习是人工智能中的一个关键领域，它通过构建深层神经网络，使得计算机能够处理和分析大量数据，实现模式识别和预测。

1、两者不是同一个level上的，深度学习是机器学习的一种。

2、深度学习和机器学习的区别如下：数据量机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。

3、深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。

直接采用数学方法的机器学习：主要有统计机器学习。

深度学习与机器学习的关系：机器学习是深度学习的基础。在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。

简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。

二者属于于继承和发展的关系。机器学习和深度学习有着密切的关系，深度学习可以看作是机器学习的一种特殊方法。

人工智能机器学习深度学习三者的关系是，人工智能包括机器学习，而机器学习包括深度学习。

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