什么是深度神经网络？与深度学习、机器学习、人工智能的关系是什么？

    我们日常的学习和生活中，最终经常听到一些牛b哄哄的前沿技术名词，什么**AI**啊，**AI大模型**，**深度学习**、**机器学习**等等，那这些就行是什么东西呢？接下来听我一一介绍。

首先我们来看一下整体关系：

从上图可以看出，

** 机器学习是人工智能的核心研究领域之一，深度学习是机器学习中的一个子集，深度神经网络是机器学习**领域中一种重要的技术，特别是在深度学习这一分支中。

    好了关系捋清楚了：人工智能是一个大类，大类下机器学习是其中一个子领域（当然还有一些领域，如**自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等**），机器学习下的一个子集是深度学习，**深度神经网络只是一个技术。**

好的，接下来我们再来分别认识一下这几个名词：

1、人工智能（英文全称：Artificial Intelligence，英文简称：AI）：

    ** 定义：**人工智能是**一门**让机器表现出类似人类智能的**技术科学**，其研究领域包括学习、感知、语言、决策等多个方面。

    **重要性：**作为世界三大尖端技术之一，人工智能在当前社会、经济和技术发展中扮演着至关重要的角色。

** 举例说明：**

   ** ① 自动驾驶汽车：**利用AI技术实现车辆自主导航、感知环境、做出决策，从而提高道路安全性和驾驶效率。

    **② 智能医疗助手：**通过分析患者的医疗记录、症状等信息，AI助手能够协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

2、机器学习（Machine Learning，ML）：

    **定义：**机器学习是人工智能的一个子领域，它研究计算机如何通过学习大量数据来改进其性能。其核心思想是让计算机从数据中“学习”到模式，并使用这些模式来进行自主的决策，**比如**进行一个图片垃圾分类的任务，我们有已经分好类的图片数据，我们将数据给我们搭建好的模型，然后让这个模型去学习分类的规律，这个过程专业术语叫**训练**，然后训练好的模型就有了分类垃圾图片的能力。

    机器学习任务按照学习方式的**分类：**

            **① 监督学习：**从已知数据（这些数据已经打好了标记，直接会告诉模型这个图片、音频等属于哪一类）中学习，并预测新的数据。例如，回归分析（如根据各项数据指标预测房价）、决策树（如分类顾客购买行为）等。

            **② 无监督学习：**从未标记的数据中提取出有用的信息。例如，异常检测（如信用卡欺诈检测）、降维（如数据压缩）等。

            **③ 增强学习：**通过试错学习必须采取的行动。例如，在机器人、游戏等领域得到应用，如AlphaGo学习围棋棋局并自主做出决策，如下图，世界围棋冠军李世石对战AlphaGo。

3、深度学习（Deep Learning，DL）

    **定义：**深度学习是机器学习的一个子集，它主要通过使用深度神经网络来模拟人脑的学习过程，通过构建具有多个处理层次的神经网络，对大量数据进行学习和训练，以实现智能算法的训练与优化。

** 举例说明：**

   **①  图像识别：**深度学习算法（如卷积神经网络CNN）可以识别图像中的物体，实现人脸识别、车牌识别等功能。

   ** ② 自然语言处理：**深度学习模型（如循环神经网络RNN和Transformer）可以处理文本数据，实现机器翻译、文本摘要等任务。

4、深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）：

    **定义：**深度神经网络是一种具有多个隐藏层的神经网络（如下图，神经网络概念图），通过模拟人脑神经元的连接方式，实现对输入数据的复杂处理和特征提取，如何实现这一技术，就需要通过强大的编程编辑代码来实现了。

   ** 特点：**多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。在监督学习中，如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，学到的多层权重可以很好地用来预测新的测试样本。

    **应用：**在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成就。