现在不少人对人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI），机器学习（Machine Learning，简称 ML）和深度学习（Deep Learning，简称 DL）概念不清，有很多困惑。作为智能领域的从业者，必须非常清楚AI，ML和DL之间的区别。

1. AI、ML、DL、RL的区别

• 人工智能(AI) : 是一个总括合集概念，涵盖从最早的逻辑结构的有效老式人工智能 (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence，简称GOFAI)，到最新的联结结构的深度学习(DL)。

• 机器学习(ML)：利用特征工程(feature engineering)，人为对数据进行提炼清洗。

  • 起源：机器学习是人工智能(AI)的子集

  • 特点：一个或多个CPU通常足以训练经典模型，经典的机器学习算法可以处理许多问题，但是存在一些其他无法解决的问题，从而在此基础上衍生出了其他的分支（深度学习、强化学习...）

  • 用途：多用于数据挖掘、数据分析和预测等领域

• 深度学习(DL)：利用表示学习(representation learning)，机器学习模型自身对数据进行提炼。

  • 起源：深度学习(DL)起源于人工神经网络(ANN)，是机器学习(ML)的一个分支，知识体系一脉相承，由于近来大火，所以独立出来发展

  • 特点：深度学习模型通常需要诸如GPU之类的硬件加速器进行训练，它的出现基本上是受益于大数据及计算能力的发展。

  • 用途：CV（图像识别）、NLP（自然语言处理）

• 强化学习（RL）：

  • 起源：
  • 特点：
  • 用途：