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人工智能（人工智慧，artificial intelligence）是目标，机器学习是手段，深度学习是机器学习的一类。
?在整个machine learning framework整个过程分成了三个步骤。第一个步骤就是找一个function，第二个步骤让machine可以衡量一个function是好还是不好，第三个步骤是让machine有一个自动的方法，有一个好演算法可以挑出最好的function。
相关技术和场景
| 问题描述 | 数据需求 | 目的 | |
| 监督学习 | 包含分类和回归两大类，以及结构化学习(structured learning) | 每个样本都要包含标签数据 | 建立输入到输出的映射关系 |
| 半监督学习 | 相较于监督学习，需要标签数据数量减少。 少量labelled data，同时有大量的Unlabeled data | ||
| 迁移学习 transfer learning | 减少data用量 | Data does not related to the task considered (can be either labeled or unlabeled) | |
| 无监督学习 | 完全没有label | ||
| 强化学习reinforcement learning | 没有正确答案（label），但需要对输出进行评价。 |
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note：
1. structured learning 中让机器输出的是要有结构性的，举例来说：在语音辨识里面，机器输入是声音讯号，输出是一个句子。句子是要很多词汇拼凑完成。它是一个有结构性的object。或者是说在机器翻译里面你说一句话，你输入中文希望机器翻成英文，它的输出也是有结构性的。
2. 在半监督学习的技术中，这些没有label的data，也可能对学习有帮助。
3.Alpha Go其实是用监督学习加上reinforcement learning去学习的。先用棋谱做监督学习，然后在做reinforcement learning，但是reinforcement learning需要一个对手，如果使用人当对手就会很让费时间，所以机器的对手是另外一个机器。
4. 如果我今天可以监督学习，其实就不应该做reinforcement learning。reinforcement learning就是我们没有办法做监督学习的时候，我们才做reinforcement learning。
AI 训练师工作
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