机器学习 深度学习 大模型

这三个其实是一层套一层的关系可以理解成人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 ⊃ 大模型即大模型属于深度学习深度学习属于机器学习一、先一句话理解概念本质机器学习让机器“从数据中学习规律”深度学习用神经网络自动学习复杂特征大模型超大规模深度学习模型二、机器学习Machine Learning核心思想不是程序员手写规则。而是让机器自己从数据里找规律传统编程以前规则 数据 → 结果例如if(温度38){发烧;}规则靠人写。机器学习变成数据 结果 → 自动学习规则给机器大量病例温度是否发烧它自己总结规律。三、机器学习常见算法例如算法用途决策树分类随机森林风控SVM分类KMeans聚类逻辑回归预测四、机器学习特点优点数据量要求没那么夸张可解释性强训练成本低缺点很多特征需要人工提取例如图片边缘颜色纹理需要工程师自己设计。五、深度学习Deep Learning深度学习本质神经网络尤其多层神经网络为什么叫“深度”因为层数很多。例如输入层 → 隐藏层1 → 隐藏层2 → ... → 输出层六、深度学习最大突破它可以自动学习特征以前机器学习人告诉机器“看什么”现在机器自己学“该看什么”七、典型例子猫狗识别传统机器学习工程师手动提取耳朵毛发颜色然后训练。深度学习直接丢图片神经网络自己学八、深度学习常见领域领域技术图像识别CNNNLPTransformer语音识别RNN自动驾驶多模型融合九、大模型LLM大模型超大规模深度学习模型例如模型类型ChatGPT大语言模型DeepSeek大模型Gemini多模态模型十、大模型为什么叫“大”因为1. 参数巨大例如几十亿上千亿万亿参数2. 数据巨大训练数据全网文本图片视频代码3. 算力巨大需要GPU集群分布式训练十一、大模型和传统深度学习区别普通深度学习通常一个模型干一件事例如识别人脸识别车牌大模型追求一个模型做很多事例如写代码翻译问答推理作图十二、大模型核心技术现在主流Transformer2017年Google 提出论文《Attention Is All You Need》改变整个AI行业。十三、它们关系图最重要人工智能 └── 机器学习 └── 深度学习 └── 大模型十四、举个最容易懂的例子机器学习像小学生做题老师给技巧。深度学习像学生自己总结规律大模型像读完整个互联网的超级学霸十五、Java程序员怎么理解你做Java架构的话机器学习时代Java主要调算法做数据平台深度学习时代更多PythonGPUAI框架大模型时代Java重新重要起来因为AI系统工程化需要Spring AILangChain4jKafkaRedisMCPAgent这些企业系统能力。十六、现在企业最缺什么人不是“会训练GPT的人”而是“能把AI接入企业系统的人”这其实很适合Java架构师路线十七、一句话终极总结概念本质机器学习从数据学习规律深度学习用神经网络自动学习大模型超大规模深度神经网络系统