随着人工智能热潮的持续火爆，机器学习、深度学习、强化学习等概念经常出现在人们的视野，让人傻傻分不清。到网上去搜，很多解答依然让人摸不着头脑。
为了方便大家了解，司普科技1号解说员小司决定来做个简单的区别介绍，以下就是具体内容。感兴趣不妨往下走！
什么是机器学习？
机器学习，英文全称是：Machine Learning，简称ML。看起来很高深，其实根据名称我们能隐约知道：它的目的就在于让机器（主要指计算机系统）模仿人类进行学习和推理，进而执行特定的任务。但怎么获得自主学习和解决问题的能力呢？
这中间很重要的一个媒介就是：
基于样本数据做大量经验的学习和模型训练（训练模型就包括我们常见的监督学习和无监督学习），实现知识技能的升级。
当系统持续重构已有知识体系，将大幅提升自身性能，获得无指令情况下自动执行任务的能力。
所以目前机器学习一般涉及数据准备（如数据标注，数据集制作）、模型训练、模型评估、模型调整与优化等多个环节，并涵盖数学、统计学、计算机科学等多个学科和领域。
总的来说，机器学习是机器走向智能的一大步，目前被视为人工智能很重要的一个子集，也是AGI（强人工智能）的基础和关键技术。
什么是深度学习？
机器学习之所以能实现自主学习预测和执行任务，少不了AI算法的帮忙。在这其中，深度学习（英文全称是：Deep Learning，简称：DL）就是机器学习中最受关注，也是目前研究最广的算法种类之一。
和其他子领域相比，深度学习更多受大脑结构启发，尤其擅长文字、语音、图像等数据的识别和分析。
这源于深度学习本身包含具有卓越图像处理性能的CNN（卷积神经网络）、擅长处理长序列数据的RNN（循环神经网络）、能解决长短期记忆问题的LSTM、生成对抗网络(GAN)等热门算法的支撑，也源于深度学习的本身就是一种模拟人脑运行的机制。
而这种模仿人类大脑进行解释、分析、学习、推理、执行任务的能力，也促使其成为强人工智能（AGI）的关键驱动。
什么是强化学习？
强化学习，全称是Reinforcement Learning，简称RL，又被称再励学习、评价学习、增强学习，是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的机器学习方法。
现阶段强化学习很大程度上依赖人们预先定义的奖励函数机制，来推动返回比较符合人们预期的结果。但处理多任务或复杂任务时，依然可能出现误判或错误。
因此，在强化学习的基础上，目前人们更多会采用新型的强化学习方案——人类反馈强化学习(简称：RLHF)，促使返回结果的更优化。
三者之间的关系？
综合以上内容，我们可以比较简单地了解到：机器学习是人工智能的分支，而深度学习又是机器学习里面的一个分支，强化学习则是机器学习的一种方法和范式。
三者有所区别，但合力推动着人工智能向更高层次发展。
以上就是今天的内容分享，希望有用！
备注：首发司普科技，以上有参考百科、CSDN等，仅做参考。