NLP、人工智能、机器学习、深度学习和神经网络之间的关系，它们之间有什么区别
人工智能：建立能智能化处理事物的系统。
自然语言处理：建立能够理解语言的系统，人工智能的一个分支。
机器学习：建立能从经验中进行学习的系统，也是人工智能的一个分支。
神经网络：生物学启发出的人工神经元网络。
深度学习：在大型数据集上，建立使用深度神经网络的系统，机器学习的一个分支。
如何帮助推动人工智能发展，个人建议优先考虑这三个要点？人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异？人工智能全景图与发展趋势分析多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
人工智能、机器学习和模式识别以及神经网络
人工智能人工智能是一个比较宽泛的概念，它指的就是机器能像人类一样思考和行动。
机器学习机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习最成功的应用领域是计算机视觉。机器学习通过训练模型，以主动学习的方式得到处理数据的方法。机器学习有三类：监督学习、无监督学习和强化学习监督学习可分为二分类和回归无监督学习可分为聚类和主成分强化学习就是将智能体放入一个环境中进行学习，比如智能体走迷宫，智能体踢足球什么的
模式识别模式识别一般用于数据分类，比如工厂中需要将打捞上来的鲑鱼和鲤鱼分开。其标签是给定的，比如长得长于30cm的是鲑鱼，短于30cm的是鲤鱼相似特征的模式可归为一个模式类，模式类的可分性有线性可分、非线性可分、高度相关特征以及多默特特征分类器的决策边界有线性决策边界、二次决策边界以及复杂决策边界
神经网络当机器学习中的模型有多层时，就有了神经网络。
梯度下降的定义梯度下降问题就是沿着导数下降的地方移动，直到某点梯度最小，这个时候就达到了最优解
多变量的梯度下降问题神经网络中遇到的问题是多变量的最优解，即多变量的梯度为零的解
局部最优和全局最优问题通常，我们求得的最优解不一定是全局最优解，其可能只是局部最优解。
他们之间的关系人工智能>机器学习>模式识别>神经网络