人工智能（AI）的核心算法主要分为两类：机器学习和深度学习。这两者都致力于让计算机系统能够从数据中学习并做出决策，但它们的方法和理论基础有所不同。
机器学习（Machine Learning, ML）
机器学习是一种让计算机系统通过经验来改进其性能的技术。它不依赖于明确的编程，而是使用统计模型来预测或分类新的数据点。机器学习可以分为几个不同的子领域，包括：
1. 监督学习：在监督学习中，算法从标记的训练数据中学习，然后使用这些知识来预测未见过的数据。最常见的例子是回归分析（例如，预测房价、股票价格等）。
2. 无监督学习：无监督学习处理的是没有标签的数据。算法试图发现数据中的模式或结构。例如，聚类算法可以将相似的数据点分组在一起。
3. 半监督学习：这种类型的机器学习结合了有标签和无标签数据。算法尝试同时利用两者来提高性能。
4. 强化学习：强化学习是一种通过与环境的交互来学习的策略优化技术。它通常用于游戏、机器人导航等领域。
5. 增强学习：这是一种特殊形式的强化学习，其中智能体在执行任务时不断尝试并从中学习。
机器学习的优点是它可以应用于各种问题，并且可以处理大量的数据。然而，它的挑战在于需要大量的标记数据来训练模型，这往往很难获得。此外，机器学习模型可能需要大量的计算资源才能有效地训练和预测。
深度学习（Deep Learning）
深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用深层神经网络（也称为人工神经网络）来处理复杂的数据。深度学习背后的主要思想是模仿人脑的工作方式，即通过多层次的神经元来处理信息。深度学习在许多任务上取得了显著的成功，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
深度学习的主要特点包括：
1. 层次结构：深度学习网络通常包含多个隐藏层，每一层都对输入数据进行更深层次的处理。
2. 自动特征提取：深度学习模型能够自动地从原始数据中提取有用的特征，而不需要手动设计特征。
3. 端到端的架构：与传统的机器学习方法不同，深度学习通常采用端到端的框架，这意味着模型的输出直接对应于最终的目标。
4. 大规模参数：深度学习模型通常具有大量的参数，这使得它们能够捕捉到非常复杂的模式和关系。
5. 强大的泛化能力：深度学习模型在大量未见过的样本上也能表现出良好的性能，这是传统机器学习方法难以比拟的。
深度学习面临的挑战包括过拟合、计算资源需求大以及模型解释性差等问题。尽管如此，随着硬件的进步和算法的优化，深度学习在许多应用领域中已经取得了巨大的成功。
