AI人工智能入门—知识地图

人工智能、机器学习、NLP、深度学习和神经网络之间的区别

• 人工智能：建立能智能化处理事物的系统。
• 自然语言处理：建立能够理解语言的系统，人工智能的一个分支。
• 机器学习：建立能从经验中进行学习的系统，也是人工智能的一个分支。
• 神经网络：生物学启发出的人工神经元网络。
• 深度学习：在大型数据集上，建立使用深度神经网络的系统，机器学习的一个分支。

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            机器学习研究和构建的是一种特殊算法（ 而非某一个特定的算法）， 能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。所以， 机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。

深度学习Deep Learning(DL) , 机器学习的分支 ：

            深度学习的概念源于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。 不过在叫法上，很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词，比如：卷积神经网络、循环神经网络。 所以，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。

自然语言处理Natural Language Processing(NLP) ,人工智能的分支，包括《基于规则的语言模型》《基于机器学习语言模型》和《基于深度学习语言模型》：

        自然语言处理（NLP）就是在 机器语言和人类语言之间沟通 的桥梁，以实现人机交流的目的。 人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是 数字信息 。 NLP可分为： NLU自然语言理解 （ 自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力 ）和 NLG自然语言生成 （ 非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式 ）。