1.机器学习： 用机器代替人从数据里找规律，比如把模拟信号转换成数字信号。最成功的2个例子:图像识别、语音识别。

2.深度学习：机器学习的一种，往往是用多层神经网络建模型，好处是能找出更复杂的规律，缺点是不好控制，不容易训练模型，不容易让机器学会找规律。训练模型的过程很昂贵，需要大量的时间和计算资源。

3.人工智能：普通人所理解的人工智能尚未实现，目前也不知道怎么实现。很多人扯虎皮做大旗，非得把自己做的一点机器学习叫做“弱人工智能”。




【 在 seracron 的大作中提到: 】
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