一、什么是深度学习？

深度学习是一种以人脑为模型的机器学习技术。深度学习算法使用与人类类似的逻辑结构来分析数据。深度学习使用被称为人工神经网络的智能系统分层处理信息。数据从输入层经过多个“深度”隐藏的神经网络层，然后进入输出层。额外的隐藏层支持比标准机器学习模型更强大的学习能力。

什么是人工神经网络？

深度学习层是像人脑神经元一样运行的人工神经网络（ANN）节点。节点可以是硬件和软件的组合。深度学习算法中的每一层都由多个 ANN 节点组成。每个节点（或人工神经元）都连接到另一个，并具有相关的值编号和阈值编号。节点激活后，其值编号作为输入发送到下一层节点。只有在输出超过指定阈值时才能激活。否则无法传递数据。

什么是计算机视觉？

计算机视觉是深度学习的实际应用。就像人工智能可使计算机能够思考一样，计算机视觉使计算机能够看到、观察和响应。自动驾驶汽车使用计算机视觉来“阅读”路标。汽车的摄像机会捕捉路标的照片。该照片会发送给汽车中的深度学习算法。第一隐藏层探测边缘，第二层区分颜色，第三层识别路标上的字母细节。该算法预测路标显示的是“STOP”，然后汽车会通过触发制动机制做出响应。

机器学习和深度学习是否相同？

深度学习是机器学习的子集。深度学习算法可以看作是机器学习算法的精巧、复杂的数学进化。

机器学习和人工智能是否相同？

简单来说不同。机器学习和人工智能（AI）一词可以互换使用，但两者并不相同。人工智能是一个总称，指的是使机器更像人类的各种策略和技术。人工智能涵盖范围非常广，例如 Alexa 这样的智能助手，以及机器人吸尘器和自动驾驶汽车。机器学习是人工智能的许多其他分支之一。虽然机器学习是一种人工智能，但不是所有人工智能都能叫做机器学习。

机器学习和数据科学是否相同？

否，机器学习和数据科学并不相同。数据科学是一个利用科学方法从数据中提取意义和洞察的研究领域。数据科学家使用多种数据分析工具，而机器学习就是其中一种。数据科学家了解商业模型、域和数据收集等数据的整体情况，而机器学习是一个只处理原始数据的计算过程。

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