人工智能、機器學習、機器學習和深度學習通常可以互換使用。然而，它們並不完全相同。人工智能是最廣義的概念，它賦予機器模仿人類行為的能力。機器學習是將人工智能應用於系統或機器，幫助它們學習和提高自己。最後，深度學習使用復雜的算法和深度神經網絡來重復訓練特定的模型或模式。
讓我們看看每個術語的演變和過程，以便更好地理解人工智能、機器學習和深度學習的實際含義。
人工智能
人工智能在過去的70年裏取得了巨大的進步。不管我們知不知道，不管我們喜不喜歡，它已經滲透到我們生活的方方面面。在過去的十年裏，機器學習和深度學習的進步在各種規模的行業和組織中創造了人工智能熱潮。雲服務提供商通過開發免費的開源服務和提供新的場景來進壹步推動這壹勢頭。
人工智能大概是1956以來最受關註的概念了。到2015，GPU的廣泛使用會讓並行處理更快、更強大、更便宜。更便宜的內存可以存儲大量數據。)大規模。這就導致了對數據分析的需求，更通俗的說法就是數據科學，也導致了機器學習作為實現人工智能的方法的發展。
機器學習
機器學習是壹種使用算法來處理、學習和理解或預測可用數據的模型。最近，軟件開發中的低代碼和無代碼的概念被用作機器學習中的壹種自學習過程，它給出特定的指令來完成特定的任務。通過使用數據和算法，訓練機器可以學習如何執行任務，更重要的是，將學習應用到可持續發展的過程中。
機器學習是在開發者社區專註於AI的時候發展起來的，然後發展出算法決策樹學習、邏輯編程、聚類、並行處理和強化學習。這些都是朝著正確方向邁出的好步伐，但不足以解決世界上有趣的場景。
深度學習
深度學習是神經網絡和機器學習的進化，是人工無線城市的創意。它學習人類的大腦在特定情況下是如何工作的，然後比人類做得更好！比如IBM的沃森和自己下棋，在比賽中取得了很大的進步，最後打敗了世界冠軍。谷歌AlphaGo也學會了下圍棋，壹遍又壹遍的下，提升自己，成為冠軍。
人工智能、機器學習、深度學習都在不斷發展。每個參與數據科學的人都希望推廣這些概念來改善我們的日常生活。開源社區、私營企業、科學家和政府機構都在為此共同努力。
總而言之，雖然AI有助於創造智能機器，但機器學習有助於構建AI驅動的應用。深度學習是機器學習的壹個子集。它通過復雜的算法處理大量數據，來訓練特定的模型。因為狹義AI極難開發，機器學習是通過剛性計算解決這壹領域的契機。至少對於壹般的AI來說，深度學習有助於AI和機器學習的結合。
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