写在前面
本文作为入门讲解，适合于首次接触机器学习/深度学习的新人以及从事相关人工智能行业的初级从业人员，对深度学习和机器学习已经有相当了解的朋友请绕行。：）本文简单，仅需要掌握初中数学即可，请放心阅读。
基本概念一箩筐
什么是样本？ 什么是训练？什么是预测？什么是算法？
什么是特征？什么是标签？什么是模型文件？什么是模型参数？
一下子跑出来这么多问题，你当我是十万个为什么么。。接下来我们依次来解答。
什么是数据，样本、特征、标签
在机器学习和深度学习中通常会提到数据的概念。数据在计算机中通常以为文件的方式存在，训练数据按照文件类型可以分成文本文件、图像文件、视频文件、音频文件等。这里举一个文本类型数据以及图像类型数据的例子.
- 机器学习中大家熟知的一个是鸢尾花卉数据，训练数据是文本类型的，每行是一条样本，以逗号分隔，前4列是特征(feature)，第5列是花类别分类标签(label)，表示这个花的种类；
- 深度学习中常见的图像分类数据如下图，每一张小图片都是一个训练样本，左边第一列是对应的标签(label)。以第一行为例，airplane对应了一行飞机的图片。
什么是训练、预测、模型参数、模型文件
机器学习和深度学习中训练可以看成是一个函数求解的过程，举一个例子来进行说明：
- 问题描述: 已知函数
F(x1, x2) = a * x1 + b * x2 + c，其中x1、x2和F(x1, x2)的值是已知的，已知数据如下所示:
x1, x2, F(x1, x2)
8, 9, 1
12, 32, 0
78, 13, 1目标：求解a、b、c
- 求解过程：代入函数可以得到三元一次方程组，最终计算就能解出来a/b/c
F(8, 9) = a * 8 + b * 9 + c = 1
F(12, 32) = a * 12 + b * 32 + c = 0
F(78, 13) = a * 78 + b * 13 + c = 1- 新数据计算：当求解完a/b/c三个值以后，再给一组(x1，x2), 就可以求得F(x1, x2)的值
x1, x2, F(x1, x2)
78, 19, ????对应上述内容，来解释下训练、模型参数、预测等概念 ：
- 已知数据对应深度学习中的训练数据，每一行是一条样本数据
- x1, x2对应样本中的特征，F(x1, x2)对应样本中的标签，F(x1, x2)是关于x1和x2的一个函数。
- a/b/c对应模型参数, 把模型参数以文件的形式保存就是模型文件。
- 模型训练的过程可以对应看成解方程求解未知变量（这里的未知变量就是a/b/c）的过程，在实际中深度学习过程中的参数求解(也可以叫做学习)比方程求解复杂一些, 会采用随机梯度下降的方法逐步迭代更新参数(随机梯度下降是一种方法，这里可以先跳过）
- 最后已知a/b/c参数和(x1, x2)，计算求解F(x1, x2)的过程就是预测, 预测也叫做推理, 英文名是predict。
什么是算法？
实际训练过程中，我们手里只有训练样本数据, 并不知道函数F(x1, x2)具体长什么样子，我们通常都会先预先定义好一个F(x1, x2)函数形式，再开始求（xun）解（lian）得到函数里的参数。这里预先定义的函数形式存在很多可能性，一个好的函数形式可以帮助我们简化求解的过程，比如：
F(x1, x2)有可能定义是
F(x1, x2) = a * x1 + b * x2 + c
也有可能是
F(x1, x2) = a * x1 * x1 + b * x2 * x2 + c
F(x1, x2)函数其实就可以看成是算法。比如分类场景中机器学习的算法有逻辑回归(LR)等多种算法，深度学习算法是有着不同的网络结构，如下图:
至此所有概念介绍完毕。
人工智能/深度学习/机器学习是万能的银弹？
很容易想到天网(Skynet), 大家都很熟悉在电影《终结者》中天网是一个以计算机为基础的人工智能防御系统，当人工智能系统的自我意识觉醒以后无所不能，几乎导致了整个人类的灭绝。随着深度学习和机器学习技术上得到了大幅的发展，人工智能在现实场景下也同样取得了比较好的效果，比如人脸识别、自动驾驶等。那么深度学习和机器学习是否是万能的？
答案是否定的，很多人会高估深度学习的能力。深度学习跟人脑的学习机制是有本质的区别，更多的是数学空间维度变换、映射、求解的过程，在现实中深度学习能解决的问题还是属于很小的一部分。想了解更多关于深度学习的瓶颈的内容，这里推荐阅读: The limitations of deep learning
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