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注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
商业世界经常使用机器学习、深度学习和人工智能等术语作为可互换的流行词汇。问题？每一个都与它的兄弟姐妹不同。有这么多术语描述同一个人工智能难题的不同部分，很容易误解各种组件。
人工智能在商业和政府中已经存在了几十年，但对许多部门来说，它仍然是一个相对较新的东西。对于不熟悉该领域的人来说，数据科学和机器学习之间的界限开始变得模糊，但对于专业人士来说，了解这项正在改变我们世界的技术越来越重要。
例如，脸书使用人工智能扫描照片,将人和信息与广告商匹配起来。网飞利用这项技术推荐节目，并推动其内容决策。你很难说出一个主要品牌不至少研究如何利用和实施人工智能到其商业模式中。
在寻找解决方案之前，了解一下这项看似神奇的技术背后的机制是很有帮助的。
过去两年，我的团队一直在研究机器学习。事实上，我们是第一批为谷歌主页开发人工智能聊天机器人的开发者之一，我们的机器人叫做"大喊"。我们的机器人允许用户利用口头提示，在大约60秒内口述生日贺卡给家人和朋友。
这个软件依赖于强大的机器学习算法。我们对聊天机器人进行了编码，以识别姓名、电话号码和自然语言信息——它理解俚语和上下文语言等。我们提供给机器人的真实世界的数据越多，我们收集的反馈就越多。随着时间的推移，软件学习并改进它给出的结果。
自然语言处理是机器学习的一个强大部分，使软件能够检测人类语音的细微差别，包括口头和文本。根据最近的一项研究，40%的大型企业将自然语言处理用于数据分析和客户服务等任务。
深度学习虽然仍是机器学习的一个子集，但它是一种新的、更复杂的分析海量数据的方式，可以让我们解决以前不可能解决的问题。
深度学习算法解析数据以做出明智的决
注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
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