它们之间有什么区别和联系-为什么说机器学习包含深度学习

在当今科技浪潮中，人工智能（AI）是一个广阔的领域，其目标是让机器模拟人类的智能行为，在AI的众多分支中，机器学习（ML）是其核心驱动力，它赋予了计算机从数据中自动学习的能力，而在机器学习的范畴内，深度学习（DL）则是其最为前沿和强大的一个子集，理解“机器学习包含深度学习”这一关系,是把握现代技术发展的关键。

什么是机器学习？

机器学习是一门研究如何通过计算手段，利用经验（通常以数据形式存在）来改善系统自身性能的学科，其核心思想是，无需为特定任务编写详尽的、规则化的指令，而是让算法通过分析大量数据，自动发现数据中的潜在模式、规律和关联,并利用这些学到的知识来做出预测或决策。

一个典型的机器学习流程包括：数据收集与预处理、模型选择与训练、模型评估与优化、以及最终的部署应用，根据学习方式的不同,机器学习主要分为三类：

深度学习：机器学习的“深”入演进

传统机器学习模型在处理复杂问题时，往往需要依赖专家进行“特征工程”，即手动设计和提取对任务有用的特征，这是一个耗时且依赖专业知识的过程，而深度学习的革命性之处在于，它能够自动从原始数据（如图像的像素、文本的单词）中逐层提取和学习特征，从低级的简单特征（如边缘、颜色）到高级的抽象特征（如物体的轮廓、语义概念），这个过程是端到端的,极大地减少了对人工特征工程的依赖。

核心差异：一览无余的对比

为了更清晰地理解二者的关系与区别,我们可以通过一个表格来进行对比：

“机器学习包含深度学习”的深层含义

“机器学习包含深度学习”这句话，不仅是一个学科范畴的定义，更揭示了一种技术演进的关系，深度学习并非要取代传统机器学习，而是其方法论上的一次重大飞跃，它继承了机器学习“从数据中学习”的核心思想，但通过更强大的模型结构（深度神经网络）和更自动化的学习方式,将机器学习的能力边界推向了新的高度。

可以这样理解：传统机器学习是工具箱里各式各样的扳手和螺丝刀，针对不同问题（数据类型和规模）有各自适用的工具，它们高效、直观且易于理解，而深度学习则像是一把高度自动化的电动工具，在面对复杂、庞大的任务时，其威力无与伦比，但它需要更多的“电力”（数据和算力）来驱动,且其内部工作原理不那么透明。

应用场景：各展所长

正是由于这些差异,机器学习和深度学习在应用上各有侧重。

机器学习的典型应用 包括：

深度学习的典型应用 则集中在更复杂的感知任务上：

深度学习是机器学习皇冠上的一颗明珠，它以其强大的特征学习能力和卓越的性能，在众多领域取得了突破性进展，这并不意味着传统机器学习失去了价值，在数据量有限、问题相对简单或对模型可解释性要求高的场景下，传统机器学习算法依然是高效、可靠且经济的选择，理解“机器学习包含深度学习”的层级关系，并根据实际问题的需求、数据规模和资源限制，明智地选择合适的技术路径,才是推动技术创新与应用落地的根本所在。

相关问答 (FAQs)

问题1：我的数据集不大，应该选择机器学习还是深度学习？ 解答： 如果您的数据集规模较小（样本量在数千或数万级别），通常建议优先考虑传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、逻辑回归或梯度提升机（如XGBoost），原因在于：第一，这些算法在小数据集上不易过拟合，表现更稳定；第二，它们对计算资源的要求较低，训练速度快；第三，它们的模型通常更具可解释性，便于您理解其决策逻辑，深度学习模型由于参数量巨大，在小数据集上很难学到有效的规律，反而容易记住训练数据的噪声,导致泛化能力差。

问题2：深度学习是否会完全取代传统机器学习？ 解答： 不会，深度学习和传统机器学习是互补关系，而非完全替代关系，深度学习在处理高维度、非结构化数据（如图像、声音、文本）方面具有绝对优势，但它并非万能灵药，传统机器学习在许多特定场景下依然不可替代，1）数据量有限的问题；2）对模型可解释性要求极高的领域（如金融风控、医疗诊断）；3）计算资源受限的环境（如嵌入式设备）；4）特征明确、问题结构化的任务，未来的趋势是两者将更深度地融合，根据具体问题选择最合适的工具或组合使用,以达到最佳效果。

情感计算的“情感计算”的基本内容

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。 在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。 显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。 情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。 情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。 情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。 情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。 表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。 概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。 从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。 基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。 人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。 而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。 情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。 例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。 确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。 情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。 心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。 但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。 情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。 研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。 在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。 生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。 情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。 欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。 剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。 例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。 如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。 麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。 而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。 研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。 情境化是人机交互研究中的新热点。 自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。 而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。 我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。 因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。 显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。 在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。 例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。 情感计算是一个高度综合化的技术领域。 通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。 迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。 目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。 情感计算有广泛的应用前景。 计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。 计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。 在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。 展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。

以下多媒体创作工具基于传统程序语言的有哪个？

函数名称：CONCATENATE 主要功能：将5d多媒体 有这个网站 是多媒体行业比较不错的了。 什么是多媒体技术多媒体技术是可以将文本、图形、图像、音频、视频等多媒体信息，经过计算机设备的获取、操作、编辑。 存储等综合处理后，以单独或合成的形式表现出来的技术和方法。 多媒体技术的用途既然我们已经知道了多媒体技术的含义和地位，你是否正迫切地想进一步了解多媒体产品的创作工具及用途呢？多媒体创作工具是电子出版物、多媒体应用系统的开发工具，它提供了组织和编辑电子出版物和多媒体应用的系统各成分所需要的框架，包括图形、动画、声音、和视频的剪辑。 其用途是建立具有交互式的用户界面，在屏幕上显示出版物及制作好的多媒体作品。 以及将各种多媒体成分集成一个完整而内在联系的系统。 其实，我们学习多媒体技术的最终目的就是为了掌握多媒体产品的制作技巧。 现在问题是如何才能掌握这种多媒体制作技巧呢？实践证明：一个高素质的“产品造型设计师”，不仅应具有很强的创作设计能力，还应该熟练掌握强大的电脑设计工具。 所以学习并精通相关多媒体设计软件也就变得至关重要。 多媒体软件的分类学习多媒体设计软件要先认识一下它的分类，下面我们一起来认识一下多媒体产品制作过程中各种设计工具的分类；基于特殊效果的制作工具；基于时间的编辑工具；基于图符或流线的创作工具；基于卡片和页面的创作设计工具；传统程序语言为基础的编程工具。 各多媒体软件在制作过程中的应用领域以及具体作用；视频编辑软件Adobe premiere 是一个专业化数字视频处理软件，它可以配合多种硬件进行视频捕获和输出，并提供各种精确的视频编辑工具，能产生广播级质量的视频文件，为多媒体应用系增添高水平的创意。 数字音频编辑工具 Awave Studio 是在一个windows环境下录制、播放和编辑波形文件的应用软件，它不但可以进行简单的录音，还可以编辑和应用众多的特赦效果。 绘图软件Coredraw 是一个功能强大的整合性绘图软件，我们使用它来制作各类图文并茂的桌面印刷品，如请柬、简报、宣传品、海报、广告等。 用Coredraw可以制作非常专业的设计作品，从商业区地图、机械结构装配图等技术图纸，到漫画、怪兽等计算机作品。 图像处理软件Photoshop 是目前最流行的图像处理工具，可用于编辑、扫描磁盘的绘画艺术品和图片，还可以制作出如同水彩画和油画等一样的自然主义风格的图画。 三维动画设计和制作软件3D MAX 利用其无比强大的建模功能，丰富多彩的设计技巧，可以创作出专业级别的三维图和动画特效，并广泛应用于电影特技、广告制作、教学模拟演示、建筑艺术以及多媒体应用系统开发。 机械制图工具 Autocad 是一种重要的工程图形设计软件，尤其在机械、建筑、冶金专业设计领域更是令人叹为观止。 动画制作软件Flash 是一种多媒体创作工具，设计人员和开发人员可使用它来创建演示文稿、应用程序和其它允许用户交互的内容。 Flash 可以包含简单的动画、视频内容、复杂演示文稿和应用程序以及介于它们之间的任何内容。 通常，使用 Flash 创作的各个内容单元称为应用程序，即使它们可能只是很简单的动画。 您也可以通过添加图片、声音、视频和特殊效果，构建包含丰富媒体的 Flash 应用程序。 课件制作软件Autorware 是一种基于设计图标和流程为结构的编辑平台，具有丰富的函数和程序制作功能，将编辑和编辑语言较好地融合在一起。 AfterEffects是Adobe公司的一款专业视频后期处理软件，它以标准版和专业版两种形式进行发售，Adobe公司官方公布的两版本主要功能如下：标准版提供核心制作、动画以及效果工具；专业版除了包括以上工具外，还提供16位色支持、矢量绘图功能以及其它强大的键控功能、运动控制、视觉效果、3D通道和音频工具。 专业版还包括Zaxwerks 3D Invigorator Classic，它是用于制作广播和电影质量3D图形的一个插件程序。 AfterEffects与Premiere属于同一类型软件，但Premiere更偏重剪辑，而AfterEffects擅长各种特效处理。 强大的自身功能和品类繁多的各种插件支持，使得AfterEffects在中端专业视频领域有着强劲的竞争力和大量的用户。 尤其是它和Premiere、Photoshop、Illustrator的紧密集成能力，使我们可以很方便的为视频效果合成制备素材。 After Effects是一款用于高端视频编辑系统的专业非线性编辑软件。 它借鉴了许多有些软件的成功之处，将视频编辑合成上升到了新的高度。 Photoshop中层概念的引入，使After Effects可以对多层的合成图像进行控制，制作出天衣无缝的合成效果；关键帧、路径概念的引入，使After Effects对于控制高级的二维动画如鱼得水；高效的视频处理系统，确保了高质量的视频输出；而令人眼花缭乱的特技系统，更使After Effects能够实现使用者的一切创意。 After Effects还保留有Adobe软件优秀的兼容性。 在After Effects中可以非常方便地调入Photoshop和IIIustrator的层文件；Premiere的项目文件也可以近乎于完美的再现与After Effects中；在After Effects中，甚至还可以调入Premiere的EDL文件。 相对于Premiere来说，After Effects更擅长于数字电影的后期合成制作。 其强大的功能以及低廉的价格，使它在PC系统上可以完成以往只有在昂贵的工作站上才能够完成的合成效果。 现在，After Effects已经被广泛地应用于数字电视、电影的后期制作中，而新兴的多媒体和互联网也为After Effects提供了宽广的发展空间。 相信在不久的将来，After Effects必将成为影视领域的主流软件。 Dreamweaver是美国MACROMEDIA公司开发的集网页制作和管理网站于一身的所见即所得网页编辑器，它是第一套针对专业网页设计师特别发展的视觉化网页开发工具，利用它可以轻而易举地制作出跨越平台限制和跨越浏览器限制的充满动感的网页。 Dreamweaver、FLASH以及在DREAMWEAVER之后推出的针对专业网页图像设计的FIREWORKS，三者被MACROMEDIA公司称为DREAMTEAM(梦之队)，足见市场的反响和MACROMEDIA公司对它们的自信。 说到DREAMWEAVER我们应该了解一下网页编辑器的发展过程，随着互联网(Internet) 的家喻户晓，HTML技术的不断发展和完善，随之而产生了众多网页编辑器，从网页编辑器基本性质可以分为所见即所得网页编辑器和非所见即所得网页编辑器（则原始代码编辑器），两者各有千秋。 所见则所得网页编辑器的优点就是直观性，使用方便，容易上手，您在所见即所得网页编辑器进行网页制作和在WORD中进行文本编辑不会感到有什么区别，但它同时也存在着致命的弱点。 其他软件不一一介绍，可到网上搜索查看。 计算机多媒体信息技术产业计算机多媒体技术产业是近年来一个新兴产业群，依托数字化平台，多媒体产业已经形成了影像、动画、图形、声音等技术为核心，内容涵盖信息、传播、广告、通讯、电子娱乐产品、网络教育、娱乐、出版等多个领域，涉及计算机、影视、传媒、教育等多行业的产业集合。 多媒体技术是企事业信息化建设的迫切要求，为影视制作、信息传媒、教育、娱乐等企业注入了新的活力。 据调研资料显示，目前有300多家多媒体产品制造、研发、销售的专业企业，2000多家专业动画制作公司和400多家游戏企业中，多媒体专业制作人才存在巨大的缺口为我国的就业带来了新的机遇和挑战。 专业技能多媒体软件开发能力；广告设计能力；网页制作能力；影视编辑能力；音频编辑与制作；多媒体数据库管理与维护；网络组建与管理；计算机软硬件的操作能力。 专业课程该专业所开设主干课程有：计算机导论、游戏设计概论、游戏场景设计、游戏程序设计、美术设计基础、三维基础、三维动画设计与制作、视频编辑、影视特效制作、影视广告、栏目包装、艺术修养以及各类商业项目实战、Autodesk项目实训、专业综合实训、毕业实习与设计就业方向毕业生主要面向行政事业单位、出版社、电视台、广告公司、出版印刷企业以及信息咨询等行业从事计算机信息处理、媒体策划、广告设计与制作、局域网管理、多媒体数据库开发、多媒体通信网络建设、多媒体软件开发等工作，也可以在企事业单位从事经营管理、文秘等方面的工作。 学长体会21世纪的人类社会将是信息化的社会，以信息技术为主要标志的高新技术产业在整个经济中的比重不断增长，多媒体技术及产品促进了通信、娱乐和计算机的融合，成为当今世界计算机产业发展的新领域，信息化社会的发展离不开多媒体技术。 相信大部分人一下子面对这么多的多媒体制作软件可能会感到手忙脚乱。 我们如何把他们学好、学精呢？首先，我觉得平时的学习过程中兴趣最重要，我们要在兴趣的指导下针对不同的应用工具掌握相关的理论知识；其次，作为设计行业应尽可能多地利用计算机来进行实际操作，这样才能做到熟能生巧、产生创作灵感。 除此之外，平时多借鉴别人的成功作品的创作过程也是受益匪浅的。 故我们计算机多媒体协会提供计算机多媒体协会论坛（网络一下你就知道）给大家交流。 通过不断的学习和总结，你就会发现尽管各多媒体工具的应用领域有所不同，但其中确有或多或少的相通之处。 所以，一旦我们的知识和能力积累到一定程度，学起来就会得心应手！掌握了多媒体制作工具，再加上个人的创意过程，那么你对多媒体也掌握得差不多了。 好的创意过程应包括以下几个方面：收集资料，研究多媒体产品市场情况。 孕育构想意念，多角度进行构想，然后凝聚多种构思的组合资料。 把握灵感闪现，将灵感赋予组合材料中，形成作品雏形。 反复修改，注意创意的目标要明确、创意诉求要单一集中。 最后希望大家在三年的求学时光中不断成长！

人工智能，深度学习和统计学之间的区别

统计建模或者机器建模的目的都是从数据中挖掘到感兴趣的信息，但是统计学和机器学习的出发点不同，统计学家关注模型的可解释性，而机器学习专家关注模型的预测能力。在一些传统领域，工程实验，生物试验，社会调查，物理实验，统计学应用比较早