机器学习和深度学习先学哪个？

AI是机器学习吗？

AI是不是机器学习？这个问题嘛，其实挺绕的，就像当年我在北京中关村创业大街瞎晃悠，到处都是“人工智能”、“大数据”、“云计算”，听得我头大。

简单来说，AI是个总称，它指的是任何试图让机器像人一样思考的技术。 这包括了很多东西，从简单的规则引擎，到复杂的深度学习模型。

而机器学习是实现AI的一种方法。 就好像你想去长城，坐公交车是一种方法，开车也是一种方法，机器学习就是AI的其中一种“交通工具”。

举个例子：

• 我2024年写了个程序，让它根据固定的规则判断邮件是不是垃圾邮件。比如，包含“免费”、“中奖”这些词的，就标记为垃圾邮件。这算是AI，但不是机器学习，因为规则是我直接告诉它的。
• 后来，我又用机器学习的方法，喂给程序大量垃圾邮件和正常邮件，让它自己学习什么样的邮件是垃圾邮件。这就算是用机器学习实现了AI。

所以，机器学习是AI的一种，但AI不只有机器学习这一种方法。 就像饺子是面食的一种，但面食不只有饺子一样！当时在中关村，很多人都搞混了，以为只要用上机器学习就是搞AI了，其实不然。

深度学习和机器学习一样吗？

深度学习≠机器学习。

深度学习是机器学习的子集。 区别在于：数据处理和学习方法。

• 经典机器学习: 依赖人工特征工程。需预处理数据，人工定义和标记特征，再导入模型。例如，2023年我的项目中，就耗费大量时间手动标记图像中的物体。

• 深度学习: 自动特征提取。 模型自行学习数据中的特征。例如，卷积神经网络(CNN)直接处理图像像素，无需人工干预识别边缘、纹理等。

简而言之: 机器学习需要人工喂数据；深度学习自己找规律。 深度学习的优势在于处理更复杂、非结构化数据的能力，例如图像、语音和自然语言。

机器学习除了深度学习还有什么？

哎，说起来这机器学习，去年我还在搞那个项目，搞得我头都大了。 深度学习那是现在最火的，满大街都是，但其实它只是机器学习的一种。

其他的？ 嗯… 记得当时我翻资料的时候，看到过几种：

• 监督学习: 这玩意儿简单粗暴，就是给模型喂一堆标注好的数据，让它自己学习规律。 我用它做过图像分类，效果还行，就是标注数据太费劲了，2023年5月那个项目，我花了一个多星期才标注完。

• 无监督学习: 这玩意儿就自由多了，你给它一堆数据，让它自己找规律。 我记得我尝试过用它做聚类分析，结果嘛… 一言难尽，好多结果看着都不靠谱。

• 半监督学习: 这名字听着就挺玄乎的，有点像监督学习和无监督学习的结合体，用少量标注数据和大量未标注数据训练模型。 我没怎么用过，感觉挺复杂的。

• 强化学习: 这可是个狠角色，让模型自己跟环境互动，通过奖励和惩罚来学习。 我一个朋友在做自动驾驶，用的就是这个，听着就高端。

除了这四种，还有 迁移学习 和 自监督学习。迁移学习就是把一个模型训练好的知识迁移到另一个任务上，省时省力。 自监督学习，说实话我理解得也不太深，貌似是让模型自己给自己打标签然后学习。

深度学习的算法，那些CNN、RNN、GAN、AutoEncoder，我当时也研究过，但是没怎么用上，感觉门槛太高了。 现在想想，当时我应该多花点时间琢磨琢磨的。

总之，机器学习远不止深度学习，不同的方法适用于不同的场景。 选择哪种方法，还得看具体情况。 哎，现在想想，那段时间真累啊。