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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了人工智能技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，人工智能培训机器学习与深度学习的区别。
1.机器学习
机器学习是一种自动创建分析模型的数据分析类型。这是一个人工智能领域，其基础是计算机可以从数据中学习、识别模式，并在很少或没有人工输入的情况下做出选择。
机器学习的应用：大多数处理大量数据的企业都承认机器学习技术的重要性。
•金融领域的服务：银行和其他金融机构将机器学习用于识别具有价值的数据见解和防止欺诈这两个主要目的。
•医疗保健服务：由于可穿戴设备和传感器的发展可以利用数据实时分析患者的健康状况，机器学习成为医疗保健领域的快速增长趋势。医学专家可以使用该技术来检查数据，并发现可能导致更好诊断和治疗的趋势或危险信号。
•政府：因为政府部门有许多可以挖掘洞察力的数据来源，所以公共安全和公用事业等政府部署需要采用机器学习技术。
•零售：零售行业可以使用机器学习来评估消费者的购买历史，他们的网站会根据消费者之前的购买情况推荐可能喜欢的商品。零售商使用机器学习来收集、评估和应用数据来定制购物体验、执行营销活动、定价优化、商品供应计划和消费者洞察。
2.深度学习
深度学习是一种机器学习，在其应用中，计算机被训练执行类似人类的任务，例如语音识别、图片识别和预测。深度学习设置了有关数据的基本参数，并通过检测利用多层处理的模式来训练计算机自行学习，而不是通过预先设定的模式安排数据。
深度学习的应用：
•语音识别：用于语音识别的深度学习在企业和学术领域都获得了发展和进步。为了检测人类的语音和语音模式，Xbox、Skype、GoogleNow和Apple的Siri等已经在人工助理系统中使用了深度学习技术。
•自然语言处理：多年来，深度学习的关键组成部分神经网络一直被用于处理和解释文本。这种方法是文本挖掘的一个子集，可用于在各种来源中查找模式，其中包括消费者投诉、医疗记录和新闻报道等。
•图像识别：自动图片字幕和场景描述是图像识别的两个实际应用。在自动驾驶汽车中采用360度摄像头技术也将增强图片识别能力。
•推荐系统：亚马逊公司和Netflix推广了推荐系统，该系统可以根据用户之前的行为和活动预测其下一步可能感兴趣的内容。深度学习可用于在音乐品味或服装偏好等复杂环境中改进跨多个平台的建议。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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