随着我们朝着强大的数字化发展，整个生态系统正在经历巨大的变化。技术人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习在多个行业中蓬勃发展。
许多人通过互换使用这三个术语，但是这三种技术是不同的，并且具有独特的特征。如果您还想了解所有这三种现代技术，那么我们将为您提供帮助。在本文中，我们将研究所有进步并充分理解它们。
AI是一种高级算法，试图学习和复制人脑的工作，思维和操作。该算法收集了许多数据，知识和处理模型，然后以更高的精度模拟它们。人的大脑是复杂的，科学家正试图以一种全面的方式理解它们。
AI并不新鲜，这项技术在几年内就非常先进。为了使硬件和软件更聪明，可以节省时间，人工智能扮演着关键角色。在表面上，工程师使用人工智能创建程序来定义机器在特定条件下以特定方式工作。因此，仅说，AI是一组高级代码，可以响应某些情况并执行某些操作。
定义了四种不同的方法。这四个方法是人性思维，理性思维，人类行为和理性行为。在前两个类别中，核心概念基于意识形态待遇和 - 深度推理。另一方面。，其他两种方法处理行为和-Depth模型。此外，涵盖整个生态系统的人工智能有四种类型。
人工智能的基本概念是在反应机中研究的。其中，机器算法可以使用智能来了解世界并对世界做出回应。在该模型中，机器无法存储内存，因此它不能存储并依赖过去的经验来做出明智的决策。
有限的内存AI可以存储所有以前的预测，并且在收集数据并权衡可能的选择时，它将查看过去的数据集，以预测下一步可能发生的事情。有限的内存人工智能比反应式机器更加困难，提供了更全面的机会。
顾名思义，心理理论是完全理论的。该模型基于理解其他对象的心理先决条件。因此，我们尚未达到能够理解思想和情感的进步水平。这是人工智能的下一个水平，它将产生情感和未来的结果。
ML是人工智能的高级应用。它使系统能够从没有工程师编程的情况下自动从实际体验中获取，学习，学习和改进它。ML专注于可以获取数据并将其用于自学习计算机程序的扩展。
培训和学习方法始于观察或原始数据。数据的某些方面包括描述，直接经验和示例。使用这些数据，机器学习算法搜索模式，并尝试将它们与存储在数据库中的数据匹配。
ML的主要目标是允许机器在不干预或支持的情况下自行学习，并根据情况相应地调整其行动。更高层次。
四种主要的机器学习方法是监视机器学习算法，无监督的机器学习算法，半监管机器学习算法以及加强机器学习算法。
深度学习是机器学习的最新和最强大的子领域。它通过创建人工神经网络使人工智能更强大。这可以将其视为机器学习的子部分，因为深度学习算法还需要信息和数据集来学习，以检测，处理和解决任务。机器学习和深度学习通常被用作同一名称。但是，这两个系统具有一组不同的功能。
深度学习是由称为神经网络的多层次算法安排的。人工神经网络具有无与伦比的能力，这可以允许深度学习模式来解决机器学习算法永远无法解决的任务。
此进度更快，处理数据更快，并且提供了最准确的结果来解决需要手动完成的一些问题。
这三种技术是互联网进度的未来，该行业正在使用数百个应用程序。下次，我们将看到这三种技术的更高级实现，使我们的生活更加轻松。