深度学习和机器学习有什么关系？机器学习包含深度学习吗？
没有一种技术的发展是孤立的，有人在接触人工智能AI的时候，搞不清楚深度学习和机器学习之间的关系，机器学习包含深度学习吗？深度学习是机器学习的一部分吗？本文来解答一下此问题。
深度学习和机器学习有什么关系？
深度学习是机器学习的一个重要分支，深度学习和机器学习的关系属于继承和发展的关系，其实不单单是这一分支如此，几乎所有的算法分支都是早期技术的重组、继承、发展而来。如上图所示，我大致把这些技术的继承发展关系用导图的方式进行展示，图中没有标注颜色的都是发展到目前，基本处于卡死的状态，而发展的最为粗壮的一支就是深度学习了，深度学习因为其自身具备了外部感知的特性，被朝着超大型复合型网络的方式在发展，为人工智能热潮延续着最后的热量。基本上，这一分支也快被卡死了，卡死的原因就在于算力跟不上，GPT-3网络的性能是目前最为出色的，智能程度也是最高的。但是其1.5B的参数量，加之openAI的技术封闭，也基本决定了发展步伐的会极速放缓。
另外一个新的分支是树模型分支，梯度提升树，但是这个分支的应用领域尚不明确，除了打数据竞赛优势明显之外，投入生产环境的成功案例暂未看到。
其实，就现代的人工智能算法而言，在基础构成方面，相互融合的情况比比皆是，例如线性模型是构成神经网络的基本单位，而神经网络的叠加扩展又发展出了深度神经网络。在例如，无监督模型聚类算法，分类的类别数却是需要由人来指定。或者强化学习也不需要监督，但是其结果的好坏却是需要由人来设计激励函数给予正负反馈。
所以从这个层面来说，它们都是处于人类监督下的算法，所以，监督与否这个说法，现在已经很少有人提起。因为模型在胜任实际任务时，是不可能单独使用的，机器学习中有个新出不久的模型堆叠技术，叫做stacking，可以把各种不同类型的模型堆叠在一起使用，得到一个最终结果，让这些小模型变成一个大型复合模型的组成部分，你根本无法说清楚，他们是有监督还是无监督，因为都有。
目前的发展趋势，为了让人工智能算法解决实际问题，或者说向着强人工智能发展，简单的模型算法肯定是办不到的，几乎随处可见的是打破次元壁进行融合，所以目前仍然有所突破的方向都是超大型复合型的网络结构。新一轮的重组、继承、发展应该已经开始了，等到技术一旦突破，估计现在的分类方式和对应关系可能就会完成失去意义。
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