本文探讨了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，指出深度学习是机器学习的重要分支，带来了显著的技术进步。文章介绍了机器学习的基本概念、实现过程和模型构造，强调了神经网络的三大核心点，并概述了深度学习的先决条件及其对行业的影响。同时，文章还包含了相关的学习资源和作业问题。
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PaddlePaddle 机器学习和深度学习综述
人工智能、机器学习和深度学习的关系
概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系如 图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。
机器学习
概念
区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。
机器学习实现
1.训练（归纳）： 从具体案例中抽象一般规律
2.预测（演绎）： 从一般规律推导出具体案例的结果
机器学习模型构造
其本质为 参数估计
1.模型假设：在圈定的假设空间内寻找最优的Y~X关系ÿ
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