人工智能（AI）和机器学习（ML）是当前备受关注的话题。很多人常常谈论人工智能，但并不完全明白它的含义。本文旨在帮助读者理解人工智能和机器学习的基础知识，尤其是深度学习这一流行的学习方式。

背景

要理解深度学习，首先需要区分几个关键概念：

人工智能与机器学习

• 人工智能是指在计算机系统中模拟人类智能的过程。早期的研究者尝试通过设定具体规则，使计算机能够模仿人类在特定任务上的表现，如玩游戏。
• 机器学习则是指机器利用大数据而非硬编码规则进行学习的能力。这使得计算机能自主学习和改进。

监督学习与无监督学习

• 监督学习通过已标记的数据集进行训练。例如，一个天气预报系统可以通过历史数据学习天气变化。
• 无监督学习则处理未标记的数据集，计算机需自行识别模式。例如，电商网站可通过用户行为数据预测用户的购物倾向。

深度学习的工作原理

深度学习是一种特殊的机器学习方法，通过构建神经网络实现输入数据的预测。接下来，我们将通过一个假设的机票价格预测模型来说明这一点。

神经网络

神经网络类似于大脑的结构，由多层神经元组成。这些神经元分为输入层、隐藏层和输出层。

• 输入层接收原始数据，如出发机场、目的地机场等。
• 隐藏层进行复杂的数学运算，决定数据的重要性。
• 输出层给出最终的预测结果，如机票价格。

训练神经网络

训练神经网络的关键在于调整权重，以最小化预测误差。这通常通过梯度下降算法来实现，算法会逐步调整权重以接近最优解。

如何进一步学习？

除了深度学习，还有许多其他类型的神经网络，如卷积神经网络和递归神经网络。若想深入了解技术细节，可以考虑参加在线课程，如吴恩达的《专业深度学习》。

总结

深度学习通过神经网络来模拟人类智能，神经网络包含输入层、隐藏层和输出层。神经元之间的连接具有权重，决定了输入数据的重要性。训练过程中，通过不断调整权重，使得预测结果更加准确。