1.1　机器学习与深度学习

人工智能、机器学习、深度学习是近年来非常流行的三个词。三者之间的关系如图1-1所示。

图1-1　人工智能、机器学习与深度学习之间的关系

从图1-1可知，可以将深度学习、机器学习、人工智能想象成一组由小到大、一个套一个的俄罗斯套娃。深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习则是人工智能的一个子集。

人工智能、机器学习、深度学习三者的定义可以用以下较通俗的语言进行阐述。

• 人工智能（Artificial Intelligence，AI）：人工智能涵盖的内容非常广泛，从广义上讲，任何能够从事某种智能活动的计算机程序都是人工智能。
• 机器学习（Machine Learning，ML）：利用计算机、概率论、统计学等知识，输入数据，让计算机学会新知识。机器学习的过程，就是训练数据去优化目标函数的过程。
• 深度学习（Deep Learning，DL）：是一种特殊的机器学习，具有强大的能力和灵活性。它通过学习将世界表示为嵌套的层次结构，每个表示都与更简单的特征相关，而抽象的表示则用于计算更抽象的表示。

机器学习与深度学习的区别在于，传统的机器学习需要定义一些人工特征，从而有目的地去提取目标信息，非常依赖任务的特异性以及设计特征的专家经验。深度学习可以先从大数据中学习简单的特征，并从其中逐渐学习到更为复杂抽象的深层特征，而不依赖人工的特征工程，这也是深度学习在大数据时代受欢迎的一大原因。

机器学习是通过复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并据此做出判断和预测。按照主流方法，机器学习的算法又可以分为分类、回归、聚类和关联规则等。其中聚类分析常用于客户分群和异常值侦测场景，关联规则常用于购物篮分析场景，分类和回归算法多用于预测场景。表1-1给出了机器学习常用分类和回归算法的基本原理及R语言实现。

表1-1　算法基本原理及R语言实现

从表1-1可知，对于一些主流算法，R语言提供了不只一种方法实现。曾经有人抱怨R语言的扩展包太多、学习难度大，不如Python的sklearn算法库系统。其实R语言caret扩展包中的train()函数就提供了上百种机器学习算法，能满足绝大部分机器学习算法需求。

深度学习作为人工智能领域的重大突破，推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。从本质上说，这些网络可以模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。通过深度学习，机器可以处理大量数据，识别复杂的模式，并提出深入的见解。

深度人工神经网络算法是一类在图像识别、声音识别、推荐系统等重要问题上不断刷新准确率纪录的算法。DeepMind声名远扬的AlphaGo算法在2016年早些时候击败了前世界围棋冠军李世石，该算法就包含深度学习技术。深度是一个术语，指的是一个神经网络中层的数量。浅层神经网络有一个所谓的隐藏层，而深度神经网络则有不只一个隐藏层。多个隐藏层让深度神经网络能够以分层的方式学习数据的特征，因为简单特征（比如两个像素）可逐层叠加，形成更复杂的特征（比如一条直线）。