“機器學習”和“深度學習”，這幾個名詞，經常會和人工智能一同出現在不同場合，他們都是什么意思呢?
人工智能
先來看看人工智能。在1956年達特矛斯會議上，約翰•麥卡錫提出了“人工智能”這個概念。人工智能的含義是可以執行人類智能特征任務的機器，也就是Artificial Intelligence，英文縮寫為AI。
這個概念其實涵蓋是比較廣泛，總的來說就是使用“機器”來理解語言、識別物體與聲音、學習和解決問題等內容。人工智能這個概念是大范圍內的一個定義，具有概括性質的一個概念。
機器學習
機器學習是Machine Learning，英文簡稱 ML。
一句話就能明白什么是機器學習：機器學習是實現人工智能技術的方法。
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、算法理論等多門學科。
這里需要強調一下，機器學習可不是一門編程語言哦，它是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為、以獲取新的知識或技能，讓計算機重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
舉一個例子看看機器學習是什么。例如這里有上百萬張圖片，需要分出哪些圖片包含小狗、哪些圖片沒有小狗。如果人類通過眼睛來分，那豈不是要累慘了，可以通過機器來幫忙。機器學習就是構建出一個模型，該模型經過特殊的訓練后，可以將圖片標記為包含狗或不包含狗。一旦準確度達到足夠高，機器就“學會”了分辨狗的樣子。這個過程就是機器學習。
機器學習主要是提供一個算法、訓練出一個模型，該模型實現特殊的功能。
深度學習
機器學習發展發展，就出現了很多新的方法，例如深度學習，DeepLearning，簡稱DL。
深度學習是機器學習的眾多方法之一。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
深度學習的靈感完全來自我們人類本身，來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連互通。人工神經網絡是模擬生物大腦結構的算法來訓練模型的。
深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。深度學習的提出，為人工智能的發展帶來了質的飛躍。帶來了意想不到的效果。
