TensorFlow深度学习框架学习（一）：深度学习概念以及应用

最近开始学习比较火的深度学习框架：TensorFlow，主要原因是看猪场招聘需要熟练TensorFlow框架（有点急功近利，嘿嘿），于是开始提前做准备。以下是读《TensorFlow：实战Google深度学习框架》的总结

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1、人工智能、机器学习、深度学习三个概念的区分

首先，想了解深度学习框架先要区分人工智能、机器学习、深度学习这三个概念：

1.1 人工智能的概念
人工智能主要是一类非常广泛的问题，它主要解决一些人类通过直觉可以很快解决而计算机目前却很难解决的问题，这些问题包括自然语言理解、图像识别、语音识别等等。

1.2 机器学习的概念
卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍Machine Learning 中对机器学习进行过非常专业的定义，这个定义在学术界内被多次引用。具体定义为：“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”
举例说明，比如在垃圾邮件分类问题中，“一个程序”指的是需要用到的机器学习算法，比如逻辑回归算法：“任务T”是指区分垃圾邮件的任务；“经验E”为已经区分过是否为垃圾邮件的历史邮件，在监督式机器学习问题中，这也被称之为训练数据；“效果P”为区分垃圾邮件任务的正确率

1.3 深度学习的概念
深度学习是机器学习的一个分支。深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些组合特征解决问题。深度学习除了可以从简单特征中提取更加复杂的特征，还可以学习特征和任务之间的关联。下图展示了深度学习和传统机器学习在流程上的差异。

形象的来说的话，就是人工智能的范围>机器学习>深度学习

2、深度学习的应用

深度学习最早兴起于图像识别，但是在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域。

2.1 计算机视觉
计算机视觉是深度学习技术最早实现突破性成就的领域。最早是应用在图像分类比赛ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge），深度学习AlexNet赢得ILSVRC的冠军。
之后应用于物体识别，人脸识别，光学字符识别等。

2.2 语音识别
深度学习之所以能在语音识别领域中完成这样的技术突破，最主要的原因是它可以自动地从海量数据中提取更加复杂且有效

的特征，而不是如高斯混合模型中需要人工提取特征。
基于深度学习的语音识别已被应用到了各个领域，如：苹果公司推出的Siri系统。

2.3 自然语言处理
深度学习已经在语言模型、机器翻译、词性标注、实体识别、情感分析、广告推荐以及搜索排序等方向上取得了突出成就。

2.4 人机博弈
比如：AlphaGo以总分比4：1战胜了韩国棋手李世石。然后，AlphaGo的开发团队DeepMind又打算和暴雪公司合作推出星际争霸2的人工智能系统。

3、深度学习工具TensorFlow的主要功能和特点

TensorFlow是谷歌于2015年11月9日正式开源的计算框架。TensorFlow计算框架可以很好地支持深度学习的各种算法。

关于TensorFlow平台本身的技术细节可以参考谷歌的论文TensorFlow：Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems.