機器學習深度學習和強化學習的關系和區別是什么？

人工智能（Artificial Intelligence），簡稱AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

作為計算機科學的一個分支，人工智能企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人工智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程進行模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

眾所周知，人工智能領域知識龐大且復雜，各種專業名詞層出不窮，常常讓初學者看得摸不著頭腦。“機器學習”、“深度學習”、“強化學習”就屬于這類名詞。那么，針對這三者各自具體有哪些內容？三者是否有相關性？不同核心及側重點是什么？以及各自的應用領域有哪些？應用的前景如何？等問題，本文將進行詳細的闡述。

一、機器學習是人工智能的子領域人工智能就是讓機器能夠像人類一樣思考。通常將人工智能分為弱人工智能和強人工智能，弱人工智能讓機器具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理；而強人工智能讓機器獲得自適應能力，解決一些之前沒有遇到的問題。

很多外行人會簡單地誤以為“機器學習就是人工智能，人工智能就是機器學習。”為什么呢？這主要是因為目前“機器學習”是人工智能的一個大方向，且在AI中處于核心地位。

根據定義，機器學習的研究旨在讓計算機學會學習，能夠模擬人類的學習行為，建立學習能力，實現識別和判斷。機器學習最基本的做法就是使用算法來解析海量數據，從中找出規律，用學習出來的思維模型對真實事件做出決策和預測。

二、什么是機器學習機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式，并將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。

機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的科學，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究領域之一。自20世紀80年代以來，機器學習作為實現人工智能的途徑，在人工智能界引起了廣泛的興趣，特別是近十幾年來，機器學習領域的研究工作發展很快，它已成為人工智能的重要課題之一。機器學習不僅在基于知識的系統中得到應用，而且在自然語言理解、非單調推理、機器視覺、模式識別等許多領域也得到了廣泛應用。一個系統是否具有學習能力已成為是否具有“智能”的一個標志。機器學習的研究主要分為兩類研究方向：第一類是傳統機器學習的研究，該類研究主要是研究學習機制，注重探索模擬人的學習機制；第二類是大數據環境下機器學習的研究，該類研究主要是研究如何有效利用信息，注重從巨量數據中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。

機器學習直接來源于早期的人工智能領域，傳統的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等。傳統的機器學習算法已經能夠滿足指紋識別、人臉檢測等商業化水平，但大多數識別任務要經過手工特征提取和分類器判斷兩個基本步驟，隨著數據量的不斷增大，之后人工智能領域的前進就需要依靠深度學習的相關技術與知識。

三、深度學習是一種實現機器學習的技術深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能。

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

區別于傳統的淺層學習，深度學習的不同在于： 1、強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點。2、明確了特征學習的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特征的方法相比，利用大數據來學習特征，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

典型的深度學習模型有卷積神經網絡( convolutional neural network)、DBN和堆棧自編碼網絡(stacked auto-encoder network)模型等，在這里，就不對這些模型進行描述了。

深度學習在搜索技術、數據挖掘、機器學習、機器翻譯、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、多媒體學習、語音、推薦和個性化技術、以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。

但凡有關提到人工智能的產業報道，必然離不開深度學習。比如，2016戰勝人類頂尖圍棋選手的AlphaGo，其主要原理就是“深度學習”。同時，深度學習也使幾乎所有的機器輔助功能都變為可能，如無人駕駛汽車、預防性醫療保健等。

四、強化學習強化學習是智能體（Agent）以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行為，目標是使智能體獲得最大的獎賞，強化學習不同于連接主義學習中的監督學習，主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價（通常為標量信號），而不是告訴強化學習系統RLS如何去產生正確的動作。由于外部環境提供的信息很少，RLS必須靠自身的經歷進行學習。通過這種方式，RLS在行動-評價的環境中獲得知識，改進行動方案以適應環境。

強化學習的常見模型是標準的馬爾可夫決策過程。按給定條件，強化學習可分為基于模式的強化學習和無模式強化學習。強化學習的變體包括逆向強化學習、階層強化學習和部分可觀測系統的強化學習。求解強化學習問題所使用的算法可分為策略搜索算法和值函數算法兩類。深度學習模型可以在強化學習中得到使用，形成深度強化學習。

強化學習理論受到行為主義心理學啟發，側重在線學習并試圖在探索-利用間保持平衡。不同于監督學習和非監督學習，強化學習不要求預先給定任何數據，而是通過接收環境對動作的獎勵（反饋）獲得學習信息并更新模型參數。

強化學習是另外一種重要的機器學習方法，強調如何基于環境而行動，以取得最大化的預期利益。強化學習和深度學習的主要區別在于：1、相比深度學習，強化學習的訓練不需要標簽，它通過環境給出的獎懲來學習。2、深度學習的學習過程是靜態的，強化學習則是動態的，動態體現在是否會與環境進行交互。也就是說，深度學習是給什么樣本就學什么，而強化學習是要和環境進行交互，再通過環境給出的獎懲來學習。3、深度學習解決的更多是感知問題，強化學習解決的主要是決策問題。因此有監督學習更像是五官，而強化學習更像大腦的說法。但是深度學習和強化學習之間并不是涇渭分明，它們之間可以相互組合，比如在強化學習系統中使用深度學習（深度強化學習）等等。

強化學習問題在信息論、博弈論、自動控制等領域有得到討論，被用于解釋有限理性條件下的平衡態、設計推薦系統和機器人交互系統。一些復雜的強化學習算法在一定程度上具備解決復雜問題的通用智能，可以在圍棋和電子游戲中達到人類水平。

綜上所述，從整體范圍大致來看：AI>機器學習（ML）>深度學習>強化學習。人工智能的根本在于智能，而機器學習則是部署支持人工智能的計算方法。簡單的來說，人工智能是科學，機器學習是讓機器變得更加智能的算法，機器學習在某種程度上成就了人工智能。深度學習是實現機器學習的一種技術。所謂強化學習就是智能系統從環境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數值最大，由于外部給出的信息很少，強化學習系統必須依靠自身的經歷進行自我學習。通過這種學習獲取知識，改進行動方案以適應環境。

本文分享自華為云社區《【云駐共創】機器學習、深度學習和強化學習的關系和區別是什么》，作者：龍騰九州。