新學期想要修林軒田老師的Machine Learning Foundations課程，所以開始做些功課看到這篇新手包，https://dzone.com/articles/demystifying-ai-machine-learning-and-deep-learning，說明AI、ML、DL的差別覺得還蠻不錯的，推薦給嘰友們，也希望有機會跟Park裡的前輩、高手多交流～，，，有興趣瞭解但是不是資訊背景的朋友，小弟也野人獻曝，簡單摘錄這篇文章的重點，，1. 以範圍大小來說，AI > ML > DL範圍大小跟研究時序可以參考下圖，2. 這兩三年比較夯的議題(尤其是因為Alpha Go的關係)，其實是深度學習是人工智慧裡機器學習這個子領域中的一個分支，跟AI算是從屬關係，但是被媒體跟AI畫上了等號關係，，3. 機器學習是什麼？「機器學習是：利用演算法在資料中找到特定模式，然後利用可以判斷這個模式的模型去預測新資料的結果」(原文：Machine learning uses algorithms to find patterns in data and then uses a model that recognizes those patterns to make predictions on new data.)，，4. 機器學習又分監督式學習(Supervised Learning)跟非監督式學習(Unsupervised Learning)差別主要在於機器一開始知不知道「答案是什麼」監督式學習就是機器知道答案是什麼，然後學習如何利用資料跟演算法得到答案非監督式學習則是要在沒有線索的情況下從資料中找出某些相似性，作為可能的答案，，5. 深度學習基本上是「很多很多層」的類神經網路(一種機器學習的方法)這幾年深度學習為什麼忽然夯起來，其實是因為電腦的計算能力因為很多原因大幅增加才讓深度學習比較實用，，希望以上對這一塊有興趣但是沒有相關背景的嘰友們有幫助 台灣大學 黑框熊貓 @2017-08-30 15:36:37
