人工智能与机器学习与深度学习之间的区别
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，用于创建智能机器。人工智能是指人类的智能或通过机器模仿人类的行为。人工智能主要分为三类，即窄带AI，这意味着对事物进行训练以以某种方式执行特定任务。机器学习（ML）被称为人工智能（AI）的子集。它允许计算机通过培训，分析，观察和经验来处理情况。所有机器学习都算作人工智能，但所有AI都不算作机器学习。它被认为是适合业务的最佳人工智能工具之一。深度学习（DL）被称为机器学习的子集。

第二种是人工智能（AGI），这意味着这是人类级别的人工智能，具有执行分配给它的各种任务的能力。第三类是超级人工智能，这是领先一步。在各个领域（例如创造力，智慧，技能等）上，比人脑更聪明的AI。简单来说，它意味着机器要比人类聪明。机器学习基于这样的原理，即机器在从各种资源中获取数据的帮助下可以自行学习。机器学习允许机器基于对复杂数据模式和集合的识别来进行预测，并且ML与硬编码软件程序不同，硬编码软件程序需要特定的指令来完成任务。当它可以动态地暴露于越来越多的数据机器学习中时，它具有更改自身的能力，不需要任何人工干预即可进行某些更改。深度是指神经网络层的技术术语。具有单个隐藏层的浅层网络和深层的网络具有多个层。这些层允许网络获取数据特征。

人工智能与机器学习和深度学习之间的主要区别
让我们讨论一下人工智能与机器学习与深度学习之间的一些主要区别

1.人工智能有像反应式机器的不同类型，系统只起反应，没有像洗衣机那样的存储器。机器学习使机器能够根据过去的数据做出决策。深度学习使机器可以在人工神经网络的帮助下做出决策。

2.人工智能类型的内存量有限。机器学习主要用于较少量的训练数据。深度学习主要需要大量的训练数据。

3.人工智能是心理理论的另一种类型，这意味着系统能够理解人类的情感并根据人类的理解来调节行为。机器学习适用于低端系统。深度学习需要高端系统才能工作。
4.人工智能用于使系统具有自我意识，这意味着系统可以意识到自己并了解其状态，预测他人的感受并据此采取行动。机器学习的大多数功能需要提前识别并手动编码。在深度学习中，机器从提供的数据中学习功能。

5.人工智能主要解决整个问题。在机器学习中，该问题分为多个部分，分别解决，然后将其组合在一起。在深度学习中，该问题以端到端的方式解决。

6.人工智能需要很长时间来测试应用程序。机器学习比深度学习需要更长的时间。深度学习需要更少的时间来测试过程。

7.人工智能已经定义了规则。机器学习具有清晰的规则，可以告诉您做出或做出决定的原因。在深度学习中，系统根据自己的逻辑做出决策，有时很难解释。

8.未来，人工智能将用于在犯罪发生之前和人类AI助手中发现犯罪。未来将使用机器学习来提高医疗保健效率，它将提供更好的营销技术。将来，深度学习将用于增加个性化和超智能的个人助理。

结论
人工智能，机器学习与深度学习之间是相互关联的，其动机是更快，更快地实现目标。正如我们已经讨论的那样，机器学习是AI的子集，而深度学习是机器学习的子集。人工智能是实现计算机和信息技术领域的各种事物的全局和核心事物。从上面我们可以看到这三个和它们将来的使用之间有什么区别。因此，当今和未来世界都是人工智能及其组成部分，例如机器学习和深度学习以及其他组成部分