人工神經網路之2~機器學習與深度學習

一般人提到人工智慧，有時會將它和「機器學習」當做是同一件事，認為既然某種機器懂得如何去學習，那麼它就應該跟人工智慧是一樣了，並據此認為前面所提到的「深度學習」，也可能是屬於機器學習的一種。

這樣的認知並無不可，但更多的時候，機器學習和深度學習，是可以分開討論的。深度學習有不少觀念是源自於機器學習，但也有很多技術是獨立發展出來的，這兩者之間，還是可以做出一些區別。

機器學習，當初被發展的目的之一，是在擴充傳統統計技術之不足。早期在做統計迴歸的時候，權重的決定，必須先考慮到變數(特徵)的重要性，但到了機器學習的時代，權重是由大量數據分批次(batch)、分週期(epoch)、多次反覆(iteration)修正而得，所以一開始的權重，是可以用隨機的方式來獲得。

至於深度學習，如果先懂得機器學習再來理解它固然有幫助，沒有也無妨。它同樣是在取得最佳的權重值，但其權重是存在神經層和神經層之間，權重(參數)數目少則數十萬，多則可達數百億個，處理的技巧已經是既多元又繁複了。

機器學習，目前多使用在資料處理的範圍，例如迴歸、分類、分群。常用的技術像K-means、K-Nearest Neighbors、決策樹等。

深度學習，是目前在影像辨識、語音辨識、自然語言處理的主流技術。常用的技巧像CNN(Convolutional Neural Network)、RNN(Recurrent Neural Network)、DQN(Deep Q Network)等。