机器学习与深度学习是人工智能领域的核心技术

一、基本概念

1. 机器学习：通过数据训练模型，使计算机系统自动学习规律并做出预测或决策的技术‌。

   典型方法包括：

   • 监督学习（如分类、回归）
   • 无监督学习（如聚类）
   • 强化学习（如游戏AI）‌

2. 深度学习：机器学习的子领域，使用多层神经网络自动学习复杂特征，模仿人脑的分层处理机制‌。

   核心特点包括：

   • 神经网络结构（输入层、隐藏层、输出层）
   • 自动特征提取能力
   • 擅长处理图像、语音等非结构化数据‌

二、技术差异

三、应用场景

1. 机器学习典型应用：

   • 金融风控（信用评估、欺诈检测）
   • 医疗辅助诊断‌
   • 工业质量控制‌

2. 深度学习突破领域：

   • 计算机视觉（图像识别）
   • 自然语言处理（如ChatGPT）
   • 物理科学研究（如粒子物理分析）‌

四、发展趋势

1. 技术融合：物理学家正将量子场论与机器学习结合解决基础科学问题‌
2. 产业应用：AI技术已成为推动社会高质量发展的新引擎‌
3. 专利布局：全球深度学习专利申请持续增长，中国企业表现突出