原文： https://pythonbasics.org/difference-machine-learning-deep-learning-ai/
人工智能，机器学习和深度学习之间有什么区别？
人工智能（AI），机器学习和深度学习是流行的术语。
但是名字叫什么？
这些短语混合起来就好像它们是可互换的，因为它们都围绕着几种使用数据解释来解决问题的技术。
这些术语背后的关键概念非常不同。 这是对这些技术的一般描述。
人工智能
人工智能是指机器执行复杂任务的能力，这是一个通用术语。 通常，这些是基于能够进行认知计算的算法的软件。
这包括机器人技术，自然语言处理，机器学习和深度学习。
计算能力的指数级增长已导致 AI 应用程序的爆炸式增长。您现在在科幻小说中看到的东西已经成为日常生活的一部分。
机器现在可以执行复杂的任务，而无需人工干预。这种最著名的两种形式是机器学习和深度学习。
机器学习
机器学习的思想可以追溯到 1950 年代后期。 他从斯坦福大学的一位计算机科学家开始，他认为：机器可以自己学习，而不是由人类教计算机。
学习过程需要数据，并且在线生成了大量数据，这才开始。
机器学习由可分析数据并从中学习的算法组成。这些算法使软件能够进行预测和关联。
这不同于传统编程，在传统编程中，软件依赖于手动编码的软件例程。
真实世界示例：为防止欺诈，机器学习有助于识别模式，行为和风险趋势并对之做出反应。 它使用训练数据来这样做。
深度学习
深度学习是指一类特定的机器学习和人工智能。深度学习基于神经网络。
神经网络创建于 1950 年代，其灵感来自人脑生物学模型。
如果我们说机器学习是人工智能的一个分支，那么深度学习就是机器学习的一个分支。
深度学习是一组机器学习算法，它们使用能够从经验中学习的复杂神经网络。 这些系统必须根据现有示例进行训练。
它如何工作？
在神经网络中，人工神经元被分为几层。 信息是单向流动的。 一层中的每个神经元都与其余的神经元进行通信，直到到达网络的尽头。 结果是深度学习能够使用大量数据为复杂的决策提供计算机系统。
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