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导读

“机器学习”、“人工智能”和“深度学习”这三个概念经常被人们混淆。实际上，它们各自有着不同的起源和发展阶段。“人工智能”诞生于20世纪50年代，“机器学习”出现在20世纪80年代，而“深度学习”则是近年来兴起的技术。这三者之间存在包含与被包含的关系，如图1-1所示。

机器学习与人工智能

“人工智能”这一术语最早出现在1956年的达特茅斯会议上。当时，人工智能领域的先驱们致力于开发具备人类智能特征的软硬件系统，即所谓的“通用人工智能”。尽管这类系统在科幻电影中大放异彩，例如《星球大战》中的C-3PO机器人，但至今为止，实现这种高级推理和思考的能力依然困难重重。因此，目前较为实际的应用属于“广义的人工智能”，如人脸识别等。

机器学习是一种实现人工智能的方法。它基于已有数据、知识或经验，自动识别有意义的模式。机器学习算法通过对数据的学习，进而做出决策或预测。这种方式使得机器学习区别于传统的软件或程序，后者通常需要程序员逐行编写代码来指定行为。

在机器学习的过程中，算法会从数据中学习并做出决策，而不是由人工指导。这意味着机器学习的结果是非确定性的，通常以概率形式呈现，比如80%的可能性是晴天。相比之下，传统的程序需要明确的指令，决策的主体是程序员而非机器本身。

机器学习与深度学习

深度学习利用多层（通常超过五层）人工神经网络来学习数据内部的复杂关系。人工神经网络的灵感来源于生物学和认知科学，早在早期的机器学习中就被采用。随着现代超级计算机的发展，深度学习得以验证其多层网络结构的有效性。Geoffrey Hinton因其在深度学习领域的贡献被誉为该领域的奠基人之一，并与Yoshua Bengio、Yann LeCun共同获得2018年图灵奖。

深度学习可以被视为机器学习的一个分支，专门处理多层神经网络。与之相比，过去只有单层或少数几层的神经网络被称为浅层学习。

机器学习与统计学、大数据及数据科学

机器学习与统计学密切相关，二者都是从数据中得出结论。统计学通常在数据分布假设的基础上进行参数化求解，同时考虑样本量无限增大时的统计估计问题；而机器学习则尽量减少对数据分布的假设，更多依赖算法来学习接近数据生成模型的方法，并关注有限样本下的学习性能。

机器学习与大数据的关系也非常紧密。当提到大数据时，需要根据上下文理解其具体含义。如果是从技术角度看，大数据通常指数据的存储、分析、处理和计算的技术，难点在于分布式系统的设计；而在业务角度，则是指基于数据的分析、挖掘和运营策略。在很多情况下，是否拥有真正意义上的大数据取决于具体的应用场景。

机器学习所需的数据量通常非常庞大，这些数据通常存储在大数据平台或系统中，这说明机器学习离不开大数据的支持。此外，大数据（及其处理能力）也是传统数据分析建模转向机器学习和深度学习的关键因素。

结语

机器学习与数据科学之间的联系也非常紧密。数据科学涵盖了从数据采集到应用的全过程，包括数据工程、数据可视化、数据集成与ETL、商业智能、数据产品等多个方面。数据科学的范围比机器学习更广泛。

以上是对机器学习与相关领域关系的概述。希望这些信息能为读者提供一定的启示和帮助。