看这本书是因为TAC同学在朋友圈推荐了这本书，今天看了前言部分，感觉写得非常好，先上一张图说明深度学习和机器学习和AI的关系。
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从图上可以看出深度学习是机器学习的一种技术，机器学习是AI的一种技术。
那深度学习和一般的机器学习（或者叫经典机器学习）有什么区别呢？有两点主要的区别：
1. 经典机器学习需要人工提取一个合适的特征集。比如我们去年为了预测卡车到达时间，就事先定义了一些我们觉得会影响卡车到达时间的因素（特征），比如司机、车型、车辆平均行驶速度等。然而对于很多场景来说，我们很难事先知道应该提取哪些特征，例如：
假设我们想编写一个程序来检测照片中的车，我们知道，汽车有轮子，所以我们可能会想用车轮的存在与否作为特征。遗憾的是我们难以准确地根据像素值来描述车轮看上去像什么。虽然车轮具有简单的几何形状，但它的图像可能会因场景而异，如落在车轮上的阴影、太阳照亮的车轮的金属零件等。
2. 深度学习让计算机通过简单的概念构建复杂的概念。 比如边可以构成轮廓，轮廓可以构成对象，这里就有三层概念，复杂度由简单到复杂，概念的层数越多，深度学习就越“深”。下图很形象地展示了深度学习的如何从简单的边线概念逐步构造出人物的概念。
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从上面两点可以看出深度学习比经典机器学习好玩多了，绝对值得在这个数字化的时代深入学习。
