大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习学术会议的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机器学习学术会议的解答，让我们一起看看吧。
人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学；机器学习就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术；深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。可以说机器学习是人工智能的一个子集，而深度学习是机器学习的一个子集。
我们尝试回答一下这个问题！我们先简单解释一下人工智能、机器学习和深度学习这些概念。
人工智能
机器学习是实现人工智能的方法之一
机器学习(ML)是 人工智能(AI)的子集，涵盖一切有关数据训练的学习算法研究。多年来发展的一整套成熟技术，机器学习算法包括：决策树学习（decision tree learning）、归纳逻辑编程（inductive logic programming）。其他的也有聚类（clustering）、强化学习（reinforcement learning）和贝叶斯网络（Bayesian networks），人工神经网络（ANN）等。
机器学习可以指定需要学习图片的部位或者特征，进行指导学习。并且因为算法众多，也可以进行快速学习。深度学习是机器学习的一个子集
机器学习的神经网络算法可以设计成两层神经网络，三层神经网络，一直到十几层的神经网络。这种具备多层隐藏层的神经元网络就叫深层神经网络或深度神经网络，也就是深度学习。
上图就是深度网络的一个简单示例。不同网络具备物体的不同特征，每一个网络由前一个网络构成，比如第一层是点，第二层网络构成了线，第三层构成了角和面。网络越多细节越多，但是这些细节，人工是不能干预的。人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
人工智能最热门得研究领域就是机器学习。但是人工智能不仅仅包括机器学习，并且人工智能也需要大量硬件基础。我们主要谈谈机器学习和深度学习得区别。简单得说深度学习是机器学习得一个子集。但是不同适用方面，有哪些具体得区别呢？我们可以看看下面两张图.
当你有大量得数据，和很好得硬件时候。你可以选择深度学习得到更好得结果。反之，如果你硬件需要低功耗并且低成本，数据量也不是很大，选择机器学习得其他算法将得到比深度学习更好得结果。
最后总结了这张表格，我再用中文描述一下，最后用一句话说一下，人工智能最热门领域就是机器学习，而机器学习里面研究人数最多案例最多的就是深度学习。它们以此为子集。
昂钛客AI专注人工智能社群，可以关注我们头条号网络上那么多机器学习、深度学习的资料，学习了很多之后还是懵懵懂懂的。不知道两者之间的区别。
刚好我上完菜鸟窝网站上的人智能特训营免费公开课，Chris老师通过横向对比的方式，让你了解一个普通的程序和机器学习算法的相同点/差别点是什么？对于程序而言就是要一个准确的结果，而对于机器学习而言我们要的是规则。
机器学习有聚类算法和分类算法，这是常见的一些机器学习算法。网络上大多数资料都显示深度学习只是机器学习的一种特殊类型，今天我们从另一个角度来看，其实深度学习是另外一类算法的***，深度学习的核心是网络深度和网络结构。网络深度是一个相对概念，没有说一个隐藏层要大于多少才算深度学习。
深度学习的另外一个核心是网络结构：深度自信网络、神经网络、循环网络、卷积网络都各自是一种结构。按照结构的不同，有不同的分类，比如LSTM、ResNet都是一种特殊的结构，而不是一种特殊的算法。LSTM是深度学习算法领域中的一种网络结构，千万不要理解为一种算法。
我可能讲得不是特别明白，你也可以直接看菜鸟窝的人工智能特训营直播课回放视频：
具体可回看第四讲回放：
