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注：配圖為UCI聯(lián)合創(chuàng)智VI設計公司作品
商業(yè)世界經常使用機器學習、深度學習和人工智能等術語作為可互換的流行詞匯。問題？每一個都與它的兄弟姐妹不同。有這么多術語描述同一個人工智能難題的不同部分，很容易誤解各種組件。
人工智能在商業(yè)和政府中已經存在了幾十年，但對許多部門來說，它仍然是一個相對較新的東西。對于不熟悉該領域的人來說，數(shù)據科學和機器學習之間的界限開始變得模糊，但對于專業(yè)人士來說，了解這項正在改變我們世界的技術越來越重要。
例如，臉書使用人工智能掃描照片,將人和信息與廣告商匹配起來。網飛利用這項技術推薦節(jié)目，并推動其內容決策。你很難說出一個主要品牌不至少研究如何利用和實施人工智能到其商業(yè)模式中。
在尋找解決方案之前，了解一下這項看似神奇的技術背后的機制是很有幫助的。
過去兩年，我的團隊一直在研究機器學習。事實上，我們是第一批為谷歌主頁開發(fā)人工智能聊天機器人的開發(fā)者之一，我們的機器人叫做"大喊"。我們的機器人允許用戶利用口頭提示，在大約60秒內口述生日賀卡給家人和朋友。
這個軟件依賴于強大的機器學習算法。我們對聊天機器人進行了編碼，以識別姓名、電話號碼和自然語言信息——它理解俚語和上下文語言等。我們提供給機器人的真實世界的數(shù)據越多，我們收集的反饋就越多。隨著時間的推移，軟件學習并改進它給出的結果。
自然語言處理是機器學習的一個強大部分，使軟件能夠檢測人類語音的細微差別，包括口頭和文本。根據最近的一項研究，40%的大型企業(yè)將自然語言處理用于數(shù)據分析和客戶服務等任務。
深度學習雖然仍是機器學習的一個子集，但它是一種新的、更復雜的分析海量數(shù)據的方式，可以讓我們解決以前不可能解決的問題。
深度學習算法解析數(shù)據以做出明智的決
注：配圖為UCI聯(lián)合創(chuàng)智VI設計公司作品
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