人工智能 （AI）成为当代技术领域中日益突出的方面。利用AI领域的最新发展绝对可以 给公司带来优势 超过竞争对手。但是，为了实现这一点，重要的是要了解这项技术所涉及的一些关键概念。
整个AI概念的核心是学习。最终，人工智能代表了教计算机学习的尝试。历史上不可能做到的事情。当试图理解现代AI时，至关重要的是准确理解“深度学习”和“机器学习”这两个术语的含义以及两者之间的区别。
机器学习
机器学习是初学者通常与AI相关联的东西，它基于使用统计技术来帮助计算机学习的基础。机器学习被定义为“解析数据，从数据中学习，然后运用所学知识做出明智决策的算法”。
人工智能中的这项关键技术已广泛应用于多个行业。它可能是在为互联网上的人们生成个人推荐的领域中最常用的。为了生成用户配置文件，使用了复杂的算法，然后由所讨论的计算机将其与适当的信息进行匹配。
深度学习
深度学习 从技术上讲，它是机器学习的一个子领域，具有特定的职权范围。深度学习的目标可能更雄心勃勃，它是尝试教计算机执行人类相对自然地完成的任务。随着涉及的技术变得越来越复杂，这是人工智能的一个方面，预计在未来几年中会不断增长。
深度学习最引人注目的用途之一是在自动驾驶汽车领域。特斯拉（Tesla）等公司已经生产了使车辆能够有效驾驶的技术，即使在法律上仍需人工干预的情况下。随着人们越来越习惯于自动驾驶汽车这一概念，深度学习在该领域的参与有望得到扩大。
让我们比较一下
机器学习和深度学习之间最明显的根本区别也许是前者需要一些指导。虽然机器学习模型将在一段时间内更好地完成分配给他们的任务，但它们仍然需要人类的帮助。深度学习旨在掌握和改进计算机在特定任务上的能力，而无需任何人工干预。
如上所述，机器学习基于算法，然后将其用于解析数据并基于此学习过程做出决策。深度学习将算法分层构建，以创建所谓的“人工神经网络”。一旦创建了这种结构，它就可以有效地自行学习。
深度学习计划的表现 由Google在国际象棋和围棋领域生产 已经证明了这项技术的可能性。同时，预计该技术还将在未来几年在多个行业中发挥重要作用，其中金融和医疗保健都将排在首位。随着该领域的不断发展，人工智能无疑为企业提供了许多令人兴奋的机会。
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