在當今科技日新月異的浪潮中，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、機器學習（Machine Learning, ML）與深度學習（Deep Learning, DL）如同璀璨星辰，引領著資訊科技的新浪潮。這三個詞彙經常出現在各種前沿討論和實際應用中，但對於許多初涉此領域的探索者來說，它們的具體含義及相互之間的內在聯繫可能仍籠罩著一層神秘面紗。
那讓我們先來看看這張圖。
可以看出，深度學習、機器學習和人工智慧之間存在著緊密的關聯和遞進關係。深度學習是機器學習的一個特定領域，而機器學習則是人工智慧的重要組成部分。這些領域之間的連結與相互促進，使得人工智慧技術不斷得以發展和改進。
何為人工智慧？
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）是一個廣泛的概念，其主要目標在於開發能夠模擬、延伸甚至超越人類智慧的運算系統。它在許多領域都有具體應用，例如：
- 影像辨識（Image Recognition）是AI的一個重要分支，致力於研究如何使電腦透過視覺感測器獲取數據，並基於這些數據進行分析以識別影像中的物體、場景、行為等訊息，模擬人眼和大腦對視覺訊號的認知和理解過程。
- 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）則是讓電腦理解和產生人類自然語言的能力，涵蓋了諸如文本分類、語義解析、機器翻譯等多種任務，試圖模擬人類在聽說讀寫等方面的智能行為。
- 電腦視覺（Computer Vision, CV）更廣義地包含了影像識別，它還涉及到影像分析、視訊分析、三維重建等多個方面，旨在讓電腦從二維或三維影像中「看見」並理解世界，這是人類視覺系統的深層模仿。
- 知識圖譜（Knowledge Graph, KG）則是一種結構化的、用於儲存和表示實體及其相互間複雜關係的資料模型，它模擬的是人類在認知過程中累積和運用知識的能力，以及基於已有知識進行推理和學習的過程。
這些高階技術都圍繞著「模擬人類智慧」的核心概念展開研究和應用。它們專注於不同感知維度（如視覺、聽覺、思考邏輯等）的開發，共同推動了人工智慧技術的不斷發展和進步。
何為機器學習？
機器學習（Machine Learning, ML）是人工智慧（AI）領域中至關重要的一個分支。它透過利用各種演算法，讓電腦系統能夠自動從資料中學習規律和模式，藉此進行預測和決策，從而增強和擴展人類智慧的能力。
例如，在訓練一個貓識別模型時，機器學習處理的過程如下：
- #資料預處理：首先，對收集到的大量貓和非貓圖片進行預處理，包括縮放尺寸、灰階化、歸一化等操作，並將圖片轉換為特徵向量表示，這些特徵可能來自於手動設計的特徵提取技術，例如Haar-like特徵、局部二進位模式（LBP）或其他電腦視覺領域常用的特徵描述子。
- 特徵選擇與降維：根據問題特點選擇關鍵特徵，去除冗餘和無關訊息，有時還會使用PCA、LDA等降維方法進一步減少特徵維度，提高演算法效率。
- 模型訓練：接著用預處理過的帶有標籤的資料集來訓練選定的機器學習模型，透過調整模型參數來優化模型性能，使得模型能夠在給定特徵的情況下區分出貓和非貓的圖片。
- 模型評估與驗證：訓練完成後，使用獨立的測試集對模型進行評估，以確保模型具有良好的泛化能力，能夠準確地應用於未見過的新樣本。
常用的10大機器學習演算法有：決策樹、隨機森林、邏輯迴歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰演算法、K均值演算法、Adaboost演算法、神經網路、馬爾科夫等。
何為深度學習？
深度學習（Deep Learning, DL）是機器學習的一種特殊形式，它透過深層神經網路結構模擬人腦處理資訊的方式，從而自動提取資料中的複雜特徵表示。
例如，在訓練一個貓咪辨識模型時，深度學習處理的過程如下：
(1) 資料預處理與準備：
- 收集大量的包含貓和非貓圖像的資料集，並對其進行清洗、標註，確保每張圖片都有對應的標籤（如「貓」或「非貓」）。
- 影像預處理：將所有影像調整為統一大小，進行歸一化處理、資料增強等操作。
(2) 模型設計與建構：
- 選擇深度學習架構，對於影像辨識任務，通常使用卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）。 CNN能有效提取影像的局部特徵，並透過多層結構進行抽象表示。
- 建構模型層次，包括卷積層（用於特徵提取）、池化層（減少計算量和防止過擬合）、全連接層（對特徵進行整合分類）以及可能的批量歸一化層、激活函數（如ReLU、sigmoid等）。
(3) 初始化參數與設定超參數：
- 初始化模型中各層權重與偏移，可以採用隨機初始化或特定初始化策略。
- 設定學習率、最佳化器（如SGD、Adam等）、批次大小、訓練週期（epoch）等超參數。
(4) 前向傳播：
- 將經過預處理的圖像輸入到模型中，透過各層的捲積、池化、線性變換等操作，最終得到輸出層的預測機率分佈，即模型判斷輸入圖片是貓的機率。
(5) 損失函數與反向傳播：
- 使用交叉熵損失函數或其他適合的損失函數來衡量模型預測結果與真實標籤之間的差異。
- 計算損失後，執行反向傳播演算法，計算損失關於模型參數的梯度，以便於更新參數。
(6) 最佳化與參數更新：
- 利用梯度下降或其他最佳化演算法根據梯度資訊調整模型參數，目的是使損失函數最小化。
- 在每個訓練迭代過程中，模型會不斷學習和調整參數，逐步提高對貓咪影像的辨識能力。
(7) 驗證與評估：
- 定期在驗證集上評估模型性能，監測準確率、精確率、召回率等指標的變化情況，以此指導模型訓練過程中的超參數調整和早停策略。
(8) 訓練完成與測試：
- 當模型在驗證集上的表現趨於穩定或達到預先設定的停止條件時，停止訓練。
- 最後，在獨立的測試集上評估模型的泛化能力，確保模型能夠有效地對未見過的新樣本進行貓的識別。
深度學習和機器學習的區別
深度學習和機器學習的區別在於：
1.解決問題的方法
#機器學習演算法通常依賴人為設計的特徵工程，即根據問題背景知識預先抽取關鍵特徵，然後基於這些特徵建立模型並進行最佳化求解。
深度學習則採取了端到端的學習方式，透過多層非線性變換自動產生高級抽象特徵，並且這些特徵是在整個訓練過程中不斷優化得到的，無需手動選擇和構造特徵，更接近人類大腦的認知處理方式。
舉個例子，如果你要寫一個軟體讓它去識別一輛轎車，如果使用機器學習，你需要人為提取汽車的特徵，比如大小和形狀等；而如果你使用深度學習，那麼人工智慧神經網路會自行提取這些特徵，不過它需要大量的標識為轎車的圖片來進行學習。
2.應用場景
機器學習在指紋辨識、特徵物件偵測等領域的應用基本上達到了商業化的要求。
深度學習主要應用於文字辨識、臉部技術、語意分析、智慧監控等領域。目前在智慧硬體、教育、醫療等產業也在快速佈局。
3.所需資料量
機器學習演算法在小樣本情況下也能展現出較好的性能，對於一些簡單任務或者特徵易於提取的問題，較少的數據即可達到滿意效果。
深度學習通常需要大量的標註資料來訓練深層神經網絡，其優勢在於能從原始資料直接學習複雜的模式和表示，尤其當資料規模增大時，深度學習模型的效能提升更為顯著。
4.執行時間
訓練階段，由於深度學習模型的層次更多、參數數量龐大，故訓練過程往往較為耗時，需要高效能運算資源的支持，如GPU集群。
相較之下，機器學習演算法（尤其是那些輕量級的模型）在訓練時間和運算資源需求上通常較小，更適合於快速迭代和實驗驗證。
