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在本文中，我们将研究深度学习、机器学习、数据剖析、数据挖掘之间的差异。我们将逐一理解它们，然后谈论他们在各个方面的不同之处。先看AI知识图谱：
AI知识图谱
深度学习与机器学习发展史
发展史
一、什么是机器学习？
机器学习：抵达AI目标的一条路径
大体来讲，机器学习便是用算法真正解析数据，不断学习，然后对天下中发生的事做出判断和预测。此时，研究职员不会亲手编写软件、确定分外指令集、然后让程序完成分外任务，相反，研究职员会用大量数据和算法“演习”机器，让机器学会如何实行任务。
机器学习这个观点是早期的AI研究者提出的，在过去几年里，机器学习涌现了许多算法方法，包括决策树算法（Decision trees）、归纳逻辑程序设计、聚类剖析(Clustering)、强化学习、贝叶斯网络、Find-S算法、随机森林算法（Random forests）、人工神经网络等。正如大家所知的，没有人真正达到“强人工智能”的终极目标，采取早期机器学习方法，我们连“弱人工智能”的目标也远没有达到。
机器学习
常日，有3种类型的学习算法：
1，监督机器学习算法用于进行预测。此外，该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。
2，无监督机器学习算法：没有标签与数据点干系联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外，它须要描述其构造，使繁芜的数据看起来大略，有条理，便于剖析。
3，增强机器学习算法：我们利用这些算法来选择动作。此外，我们可以看到它基于每个数据点。一段韶光后，算法改变其策略以更好地学习。
二、什么是深度学习？
深度学习：实现机器学习的技能
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。不雅观测值（例如一幅图像）可以利用多种办法来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而利用某些特定的表示方法更随意马虎从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特色学习和分层特色提取高效算法来替代手工获取特色。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、仿照人脑进行剖析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来阐明数据，例如图像，声音和文本
任何深度神经网络都将包含三种类型的图层：输入层、隐蔽层、输出层。我们可以说深度学习是机器学习领域的最新领域。这是实现机器学习的一种办法。
三、数据挖掘
数据挖掘利用各种技能与统计方法，将大量的历史数据，进行整理剖析，归纳与整合，是从海量数据中“挖掘”隐蔽信息，如趋势、特色及干系的一种过程。事情BI（商业智能）、数据剖析、市场运营都可以做这个事情。
数据挖掘
之以是常常和机器学习合在一起讲是由于现在好多数据挖掘的事情是通过机器学习供应的算法工具实现的。例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过范例的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推举，还是通过机器学习的一些算法剖析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推举模型，来预测你喜好的商品。
我们可以把数据挖掘理解为一种类型的事情，或事情中的某种身分，机器学习是帮助完成这个事情的方法。
统计学、数据库和人工智能共同布局了数据挖掘技能的三大支柱，许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。
四、数据剖析
数据剖析只是在已定的假设，先验约束上处理原有打算方法，统计方法，将数据转化为信息，而这些信息须要进一步的得到认知，转化为有效的预测和决策，这时就须要数据挖掘，也便是我们数据剖析师系统发展之路的“更上一楼”。
数据剖析
数据剖析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）每每须要数据剖析和数据挖掘结合利用。
举个例子：你有50块钱，去买菜，经由逐一问价，你知道了50块钱能买多少蔬菜，能买多少肉，能吃多少天，心里得出一组信息，这便是数据剖析。根据自己的偏好，营养代价，用餐韶光操持，最有性价比的组合确定了一个购买方案，这便是数据挖掘。
五、机器学习与深度学习的比较
深度学习与机器学习我们利用机器算法来解析数据，从数据中学习，并根据所学知识做出明智的决策。基本上，深度学习用于创建人工“神经网络” ，可以自己学习和做出明智的决策。我们可以说深度学习是机器学习的一个子领域。
数据依赖性
性能是两种算法之间的紧张关键差异。虽然，当数据很小时，深度学习算法表现不佳。这便是是深度学习算法须要大量数据才能完美理解的缘故原由。
但是，在这种情形下，我们可以看到算法的利用以及他们手工制作的规则。上图总结了这一事实。
硬件依赖
常日，深度学习依赖于高端机器，而传统学习依赖于低端机器。因此，深度学习哀求包括GPU。这是它事情中不可或缺的一部分。它们还进行大量的矩阵乘法运算。
特色工程
这是一个普遍的过程。在此，领域知识被用于创建特色提取器，以降落数据的繁芜性，并使模式更加可见以学习算法的事情。虽然，处理起来非常困难。因此，这是须要非常多的专业知识和韶光。
办理问题的方法
常日，我们利用传统算法来办理问题。但是，它须要将问题分解为不同的部分以单独办理它们。要得到结果，请将它们全部组合起来。
例如：让我们假设你有一个多工具检测的任务。在此任务中，我们必须确定工具是什么以及它在图像中的位置。在机器学习方法中，我们必须将问题分为两个步骤：1.物体检测、2.物体识别。
首先，我们利用抓取算法浏览图像并找到所有可能的工具。然后，在所有已识别的工具中，你将利用像SVM和HOG这样的工具识别算法来识别干系工具。
实行韶光处理韶光
常日，与机器学习比较，深度学习须要更多韶光进行演习。紧张缘故原由是深度学习算法中有太多参数。机器学习只花须要更少的韶光进行演习。
阐明性
我们将可阐明性作为比较两种学习技巧的成分。只管如此，深度学习在用于工业之前仍旧被认为是10次。
六、数据剖析与数据挖掘的比较
数据剖析只是在已定的假设，先验约束上处理原有打算方法，统计方法，将数据剖析转化为信息，而这些信息须要进一步的得到认知，转化为有效的预测和决策，这时就须要数据挖掘，也便是我们数据剖析师系统发展之路的“更上一楼”。
数据挖掘与数据剖析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据剖析结果须要进一步进行数据挖掘才能辅导决策，而数据挖掘进行代价评估的过程也须要调度先验约束而再次进行数据剖析。
数据量上：数据剖析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。
约束上：数据剖析是从一个假设出发，须要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不须要假设，可以自动建立方程。
工具上：数据剖析每每是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采取不同类型的数据，比如声音，文本等。
结果上：数据剖析对结果进行阐明，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不随意马虎阐明，对信息进行代价评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。
七、机器学习和深度学习在哪里运用？
打算机视觉： 我们将其用于车牌识别和面部识别平分歧运用。
信息检索： 我们将ML和DL用于搜索引擎，文本搜索和图像搜索等运用程序。
营销：我们在自动电子邮件营销和目标识别中利用这种学习技能。
医疗诊断：它在医学领域也有广泛的运用。癌症鉴定和非常检测等运用。
自然措辞处理：适用于情绪剖析，照片标签，在线广告等运用。
八、数据剖析与数据挖掘利用案例：
电信客户分类，船只破坏率剖析
电信客户流失落预测，房价预测
信用卡过时客户预测
手机用户市场细分，购物篮剖析