人工智能与机器学习涵盖深度学习领域

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**参考书籍《白话大数据与机器学习》高扬等
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人工智能 是一个涵盖范围较广的概念，其核心目标是借助计算机系统达成接近人类的智能表现。

机器学习 是应对人工智能相关问题时所采用的一种关键途径。

深度学习 作为机器学习的一个重要分支，在多个领域实现了对传统方法的超越，推动了人工智能技术迈入新的发展阶段。

卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在其著作《Machine learning》中对机器学习进行了较为权威的界定，这一定义在业内得到了广泛认可。他指出，“若某一程序能够在特定任务T上，随着经验E的积累，其表现P也随之提升，则可认为该程序具备从经验中学习的能力”。简而言之，计算机通过对过往任务数据（即训练数据）的学习与分析，能够提炼出隐藏其中的规律，并据此完成相应的任务。通常情况下，训练数据量越大，所积累的经验越丰富且更加成熟，从而有助于提高任务执行的成功概率。

在多数情形下，当训练数据量尚未达到饱和状态时，增加训练样本的数量通常有助于提升机器学