机器学习与深度学习智能化进程中的关键步骤
在科技的高速发展中，人工智能（AI）作为一个跨学科领域，以其独特的算法和技术迅速崛起。其中，机器学习和深度学习是两大支柱，它们不仅推动了AI技术的飞跃，也为我们提供了一种新的理解何为“智能”的视角。
什么是智能？
在探讨机器学习和深度学习之前，我们首先需要明确何为“智能”。这个问题自古以来就困扰着哲学家、科学家乃至普通人。简单来说，智能指的是某个系统能够处理信息、适应环境并做出反应的能力。这包括认知能力，如记忆、注意力、推理等，以及行为能力，如解决问题、决策等。
从传统计算机到基于规则系统
传统计算机程序通过预定义的规则来操作数据，这些规则由人类设计者根据特定场景编写。如果要让计算机完成更复杂或未曾预见的情况下的任务，这些基于规则的系统就会显得无能為力。在这种背景下，出现了基于知识表示的人工智慧，它尝试模仿人类使用概念网络来组织知识结构，但仍然受到严格界定的知识库限制。
进入统计模型时代——机器学习
随着数据量的大幅增加和计算资源价格降低，使得统计模型成为可能。这些模型利用大量样本进行训练，从而可以自动识别模式并做出预测或决策。这里，“自动”是关键词，因为它代表了一种离散化与连续化过程中人的主观参与减少，而被替代以算法驱动的事实。而这正是“智能”的一部分内涵所在——即使没有直接意识到的感知或理解过程，一种能适应环境并作出反应的手段也可称之为“有意图”。
1.0 简单分类与回归
1.1 决策树
1.2 随机森林
1.3 支持向量机 (SVM)
1.4 线性回归
2.0 深入分析—神经网络
2.1 多层感知器 (MLP)
2.2 卷积神经网络 (CNN)
2.3 循环神经网络 (RNN) & 长短期记忆网络(LSTM)
结语：
综上所述
