5G和人工智能存在递进关系，两者相辅相成！
原标题：5G和人工智能存在递进关系，两者相辅相成！摘要：5G和人工智能是两种不同领域的概念，5G是快速无线传播信息和数据的通讯技术，人工智能是具备独立思考能力的计算机程序。近年来，人工智能无论是企业还是资本界都被狂热的追逐，人工智能已经站到了强有力的风口之上，人们在关注人工智能的同时不要忽略5G网络技术在其领域的应用。本文重点讲解5G和人工智能两者之间存在的关系。
目前，人工智能主要依靠云计算和终端处理。终端会对自身的大量信息进行处理和提炼，然后进入云端的人工智能大脑进行统一处理。然而，由于终端处理能力和网络传输能力有限，目前的人工智能速度较慢，智能化程度较低。
如果应用通过5G网络连接到云上，采用边缘计算技术，5G核心网络分布式架构将完美匹配的应用扩展到边缘需求。边缘网关可以将信息直接转发到边缘应用程序，帮助人工智能将应用程序扩展到边缘。可以说5G技术是人工智能的前页，它让算法的速度更快，为人工智能的应用做好了所有的铺垫，数据的铺垫，所有信息的铺垫。
5G是万物互联的基础，也是人工智能发展的新动力现在物联网、移动医疗和人工智能等先进技术都需要依托5G无线通信技术来实现。5G技术像信息高速公路一样，是万物互联的基石，它在提高传输速率的同时也实现了大量信息和数据传输的可能。作为第五代无线网络通讯技术，5G拥有更快的传输速度、更低的通信延迟、更大宽带和更高的可靠性等优势。
由于我国人口众多，互联网普及率逐年增高，网民的数量持续增多，很多网络科技服务公司掌握着大量的数据信息，数据信息规模的上升使得储存和传输的压力也会越来越大，尤其是在人工智能技术的应用过程中，对于大量的数据和信息的处理有着更为严格的要求，因此5G网络技术对于人工智能的发展非常重要。人工智能在5G技术的时代下，能够提供更快的反应速度、更智能的应用模式、更直观的丰富内容以及更优质的用户体验。可以说5G在人工智能领域的应用不仅是提供网络速度的作用，更能补齐制约人工智能发展的短板，成为人工智能发展过程中新的驱动力。
人工智能将促进5G网络的智能化应用，是未来的发展重要方向5G技术在推动人工智能发展的同时，人工智能也会对5G技术的智能化、自动化提供很有价值的帮助。
根据5G网络技术的设计需求，它将支持多样化的应用场景，为了支持这一系列的高性能指标，5G技术系统将引入大规模天线、毫米波通讯等先进技术，其复杂程度将明显挺高，参数配置将更加智能。这些都对网络运营商的规划、优化以及日常的维护提出了相当高要求。现实是这些要求以人工为主的传统工作模式将无法承担。
展开全文未来应对这些挑战，网络运营商只能不断提升网络的自动化水平，而人工智能在网络自动化提升的过程中承担着重要的角色，运营商在市场经营和网络运营过程中积累的海量数据将为网络自动化运行提供重要支撑。根据用户业务使用行为和无线传播环境等数据，加上人工智能技术，网络运营商可对未来的容量需求和网络覆盖进行准确预测，优化工作效率，降低运营成本。
因此，基于人工智能技术的网络自动化将成为未来网络运营商运营的重要基础，能否充分掌握人工智能技术、发挥网络自动化的最大价值，将成为决定运营商5G成功与否的先决条件。图1为人工智能在网络运维上的应用。
图1人工智能在网络运维上的应用
(资料来源：公开信息整理)
5G技术和人工智能将会是自下而上的天然融合5G的出现将史无前例的改变网络上行流量，使上行速率得到百倍以上的提升。传统网络偏重于下行速率，传统终端也主要用于下载数据，5G上行速率的提升将再一次改变人类的通信方式，也必将引发一场终端变革。
其次，互联网时代与5G物联网时代的本质区别在于数据传送的方向不同。互联网是一个内容交付网络，本质上是从中心向大众传送内容;而物联网恰恰相反，它由外而内地从边缘引入海量数据。在5G时代，无论是“人的连接”，还是“万物互联”，都将自下而上地产生海量数据。而人工智能通过收集海量数据，从数据中自动识别、学习模式和规则，并代替人工来预测趋势、执行策略。它本质上是自下而上的数据驱动，靠海量数据不断“喂食”来产出最大价值。图2是人工智能与5G万物互联的详情。
图2人工智能与5G万物互联的关系
(资料来源：亿欧研究院)
结语综上所述，5G网络技术使人工智能发展的新动力，而人工智能也将促进5G技术的智能化发展，两者是自下而上的天然融合。人工智能将赋予机器人的智慧，5G将使万物互联变成可能。二者相结合，会为整个社会生产力的发展和生产方式的改进带来前所未有的提升。未来人工智能与5G技术的高度结合将会产生更多的商业应用价值，大大的存进未来网络科技的发展，这也将是一个具有巨大潜力待开发的新型领域。
版权声明：此文为原创文章，禁止转载，转载授权请上金智创新同名公号。返回搜狐，查看更多
责任编辑：看懂人工智能、机器学习、深度学习与神经网络之间的区别与关系
刚刚接触人工智能的内容时，经常性的会看到人工智能，机器学习，深度学习还有神经网络的不同的术语，一个个都很高冷，以致于傻傻分不清到底它们之间是什么样的关系，很多时候都认为是一个东西的不同表达而已，看了一些具体的介绍后才渐渐有了一个大体的模型。
人工智能：为机器赋予人的智能
早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。这就是我们现在所说的“强人工智能”（GeneralAI）。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考。
人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。
我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（NarrowAI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。这些是弱人工智能在实践中的例子。这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到下一层，机器学习。
机器学习：一种实现人工智能的方法
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。机器学习最成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束；写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边；写分类器来识别字母“STOP”。使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。
机器学习有三类：
第一类是无监督学习，指的是从信息出发自动寻找规律，并将其分成各种类别，有时也称"聚类问题"。
第二类是监督学习，监督学习指的是给历史一个标签，运用模型预测结果。如有一个水果，我们根据水果的形状和颜色去判断到底是香蕉还是苹果，这就是一个监督学习的例子。
最后一类为强化学习，是指可以用来支持人们去做决策和规划的一个学习方式，它是对人的一些动作、行为产生奖励的回馈机制，通过这个回馈机制促进学习，这与人类的学习相似，所以强化学习是目前研究的重要方向之一。
深度学习：一种实现机器学习的技术
机器学习同深度学习之间是有区别的，机器学习是指计算机的算法能够像人一样，从数据中找到信息，从而学习一些规律。虽然深度学习是机器学习的一种，但深度学习是利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的理解更加深入。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
神经网络：一种机器学习的算法
神经网络在设计的时候就是模仿人脑的处理方式，希望其可以按人类大脑的逻辑运行（尽管目前来说对人脑的研究仍不够透彻）。神经网络已经有很多年的历史，但现在基本很少听到了。饮鹿网（innov100）产业研究员认为神经网络可以简单的分为单层，双层，以及多层网络。神经网络在之前有非常多的问题，层数无法深入过多，有太多的参数需要调节，样本数据量过小等问题。总之，其之前是一门并不被看好的技术。直到2006年，Hinton在《Science》和相关期刊上发表了论文，首次提出了“深度信念网络”的概念。
关于神经网络的介绍在网上有很多很多了，有不少大牛的介绍和课程，下面做了一个不完全的总结图如下：深度学习：一种实现机器学习的技术
机器学习同深度学习之间是有区别的，机器学习是指计算机的算法能够像人一样，从数据中找到信息，从而学习一些规律。虽然深度学习是机器学习的一种，但深度学习是利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的理解更加深入。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
神经网络：一种机器学习的算法
神经网络在设计的时候就是模仿人脑的处理方式，希望其可以按人类大脑的逻辑运行（尽管目前来说对人脑的研究仍不够透彻）。神经网络已经有很多年的历史，但现在基本很少听到了。饮鹿网（innov100）产业研究员认为神经网络可以简单的分为单层，双层，以及多层网络。神经网络在之前有非常多的问题，层数无法深入过多，有太多的参数需要调节，样本数据量过小等问题。总之，其之前是一门并不被看好的技术。直到2006年，Hinton在《Science》和相关期刊上发表了论文，首次提出了“深度信念网络”的概念。
关于神经网络的介绍在网上有很多很多了，有不少大牛的介绍和课程，下面做了一个不完全的总结图如下：
参考资料：《神经网络浅讲：从神经元到深度学习》
https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。
例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。
每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。
我们以“停止（Stop）标志牌”为例，将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”：八边形的外形、消防车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。
回过头来看这个停止标志识别的例子。神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。
只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子；或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸；又或者是2012年吴恩达（AndrewNg）教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。
吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。吴教授为深度学习（deeplearning）加入了“深度”（deep）。这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。
现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。
人工智能的研究领域和分支
人工智能研究的领域主要有五层：
1、最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。
2、往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。
3、第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像reinforcementlearning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。
4、第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。
5、最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。
人工智能的应用场景
1、计算机视觉
2000年左右，人们开始用机器学习，用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车、电商等领域。
2、语音技术
2010年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像Siri、VoiceSearch和Echo等，可以实现不同语言间的交流，从语音中说一段话，随之将其翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不仅需要认知，还需要理解。
3、自然语言处理
目前一个比较重大的突破是机器翻译，这大大提高了原来的机器翻译水平，举个例子，Google的Translation系统，是人工智能的一个标杆性的事件。2010年左右，IBM的"Watson"系统在一档综艺节目上，和人类冠军进行自然语言的问答并获胜，代表了计算机能力的显著提高。
4、决策系统
决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从80年代西洋跳棋开始，到90年代的国际象棋对弈，机器的胜利都标志了科技的进步，决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。
5、大数据应用
可以通过你之前看到的文章，理解你所喜欢的内容而进行更精准的推荐；分析各个股票的行情，进行量化交易；分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别，找出最适合的一些策略而反馈给我们。
人工智能的未来之路
1、在计算机视觉上，未来的人工智能应更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。
2、在语音场景下，当前的语音识别虽然在特定的场景(安静的环境）下，已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战，如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。
3、在自然语言处理中，机器的优势在于拥有更多的记忆能力，但却欠缺语意理解能力，包括对口语不规范的用语识别和认知等。人说话时，是与物理事件学相联系的，比如一个人说电脑，人知道这个电脑意味着什么，或者它是能够干些什么，而在自然语言里，它仅仅将"电脑"作为一个孤立的词，不会去产生类似的联想，自然语言的联想只是通过在文本上和其他所共现的一些词的联想，并不是物理事件里的联想。所以如果要真的解决自然语言的问题，将来需要去建立从文本到物理事件的一个映射，但目前仍没有很好的解决方法。因此，这是未来着重考虑的一个研究方向。
4、当下的决策规划系统存在两个问题，第一是不通用，即学习知识的不可迁移性，如用一个方法学了下围棋，不能直接将该方法转移到下象棋中，第二是大量模拟数据。所以它有两个目标，一个是算法的提升，如何解决数据稀少或怎么自动能够产生模拟数据的问题，另一个是自适应能力，当数据产生变化的时候，它能够去适应变化，而不是能力有所下降。所有一系列这些问题，都是下一个五或十年我们希望很快解决的。
什么是深度学习它与机器学习和人工智能的关系是什么
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络模型来实现自动化学习和模式识别。深度学习模型由多层神经网络组成，每一层都通过学习从数据中提取特征来逐步进行高级表征的学习。深度学习的核心思想是使用大规模的标记数据和反向传播算法来优化模型的权重和偏置，以最大程度地拟合训练数据并实现准确的预测和推理。
机器学习是一种广泛的人工智能领域，旨在开发算法和技术，使计算机能够从数据中自动学习并做出决策或预测。机器学习的主要目标是设计和开发可以从经验中学习的模型，以便对新数据进行预测或决策。深度学习是机器学习中的一种方法，通过构建深层神经网络模型来实现学习和预测任务。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模仿人类智能行为的算法和系统。人工智能的目标是使机器能够执行智能任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。机器学习和深度学习是实现人工智能的关键技术之一，通过数据驱动的学习和模式识别来实现智能决策和预测能力。
因此，可以说深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是实现人工智能的重要方法之一。深度学习通过构建和训练深层神经网络来实现自动化的学习和模式识别，为解决复杂的问题提供了强大的能力，并在许多领域取得了显著的成果。
v❤公众H：AI技术星球 回复暗号 123
人工智能、机器学习、深度学习、神经网络：有什么区别
这些术语经常互换使用，但它们之间有什么区别，使它们成为独特的技术呢？技术每时每刻都越来越融入我们的日常生活，为了跟上消费者期望的步伐，公司更加依赖学习算法来让事情变得更容易。您可以在社交媒体（通过照片中的对象识别）或直接与设备（例如Alexa或Siri）对话中看到它的应用。
这些技术通常与人工智能、机器学习、深度学习和神经网络相关，虽然它们确实都发挥着作用，但这些术语往往在对话中互换使用，导致人们对它们之间的细微差别产生一些混淆。希望我们可以使用这篇博文来澄清这里的一些歧义。
人工智能、机器学习、神经网络和深度学习有何关系？也许思考人工智能、机器学习、神经网络和深度学习的最简单方法就是把它们想象成俄罗斯套娃。每个本质上都是前一个术语的组成部分。
也就是说，机器学习是人工智能的一个子领域。深度学习是机器学习的一个子领域，神经网络构成了深度学习算法的支柱。事实上，正是神经网络的节点层数或深度将单个神经网络与深度学习算法区分开来，深度学习算法必须超过三层。
什么是神经网络？神经网络——更具体地说，人工神经网络(ANN)——通过一组算法模仿人脑。在基本层面上，神经网络由四个主要组件组成：输入、权重、偏差或阈值以及输出。与线性回归类似，代数公式如下所示：
从这里开始，让我们将其应用到一个更具体的例子中，例如您是否应该在晚餐时点披萨。这将是我们的预测结果，或者说y-hat。假设有三个主要因素会影响您的决定：
您是否可以通过订购来节省时间（是：1；否：0）您是否会通过点披萨来减肥（是：1；否：0）您是否会省钱（是：1；否：0）然后，我们假设以下情况，并给出以下输入：
X1=1，因为你不做饭X2 =0，因为我们得到了所有的配料X3=1，因为我们只得到2片为简单起见，我们的输入将具有0或1的二进制值。从技术上讲，这将其定义为感知器，因为神经网络主要利用S型神经元，它表示从负无穷大到正无穷大的值。这种区别很重要，因为大多数现实世界的问题都是非线性的，因此我们需要能够减少任何单个输入对结果的影响的值。然而，以这种方式进行总结将帮助您理解这里的基本数学原理。
继续，我们现在需要分配一些权重来确定重要性。与其他输入相比，较大的权重使得单个输入对输出的贡献更加显着。
瓦1=5，因为你重视时间瓦2=3，因为您重视保持体形瓦3=2，因为你在银行里有钱最后，我们还将假设阈值为5，这将转换为偏差值–5。
由于我们为求和建立了所有相关值，因此现在可以将它们代入该公式中。
使用以下激活函数，我们现在可以计算输出（即我们订购披萨的决定）：
总之：
Y-hat（我们的预测结果）=决定是否订购披萨
Y帽=(1*5)+(0*3)+(1*2)-5
Y帽=5+0+2–5
Y-hat=2，大于零。
由于Y帽为2，激活函数的输出将1、意味着我们将要订购披萨（我的意思是，谁不喜欢披萨）。
如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，则该节点将被激活，将数据发送到网络的下一层。否则，不会有数据传递到网络的下一层。现在，想象一下上述过程对于单个决策重复多次，因为神经网络往往具有多个“隐藏”层作为深度学习算法的一部分。每个隐藏层都有自己的激活函数，可能将信息从前一层传递到下一层。一旦生成隐藏层的所有输出，它们就被用作输入来计算神经网络的最终输出。再次强调，上面的例子只是神经网络最基本的例子；大多数现实世界的例子都是非线性的，而且要复杂得多。
回归和神经网络之间的主要区别在于变化对单个权重的影响。在回归中，您可以更改权重而不影响函数中的其他输入。然而，神经网络的情况并非如此。由于一层的输出被传递到网络的下一层，因此单个更改可能会对网络中的其他神经元产生级联效应。
深度学习与神经网络有何不同？虽然它隐含在神经网络的解释中，但值得注意的是。深度学习中的“深度”是指神经网络中层的深度。由三层以上组成的神经网络（包含输入和输出）可以被视为深度学习算法。这通常用下图来表示：
大多数深度神经网络都是前馈的，这意味着它们从输入到输出仅沿一个方向流动。但是，您也可以通过反向传播来训练模型；也就是说，从输出到输入以相反的方向移动。反向传播使我们能够计算和归因与每个神经元相关的误差，从而使我们能够适当地调整和拟合算法。
深度学习与机器学习有何不同？正如我们在学习中心有关深度学习的文章中所解释的那样，深度学习只是机器学习的一个子集。它们的主要区别在于每种算法的学习方式以及每种算法使用的数据量。深度学习自动化了过程中的大部分特征提取部分，消除了一些所需的人工干预。它还支持使用大型数据集，在麻省理工学院的这次演讲中为自己赢得了“可扩展机器学习”的称号。当我们开始更多地探索非结构化数据的使用时，这种功能将特别有趣，特别是因为估计组织80-90%的数据都是非结构化的。
经典的或“非深度”的机器学习更依赖于人类干预来学习。人类专家确定特征的层次结构以了解数据输入之间的差异，通常需要更结构化的数据来学习。例如，假设我要向您展示一系列不同类型快餐的图像，“披萨”、“汉堡”或“炸玉米饼”。这些图像的人类专家将确定将每张图片区分为特定快餐类型的特征。例如，每种食物类型的面包可能是每张图片的显着特征。或者，您可以只使用“披萨”、“汉堡”或“炸玉米饼”等标签，通过监督学习来简化学习过程。
“深度”机器学习可以利用标记数据集（也称为监督学习）来通知其算法，但它不一定需要标记数据集。它可以摄取原始形式的非结构化数据（例如文本、图像），并且可以自动确定区分“披萨”、“汉堡”和“炸玉米饼”的一组特征。
要深入了解这些方法之间的差异，请查看“监督学习与无监督学习：有什么区别？”
通过观察数据中的模式，深度学习模型可以适当地对输入进行聚类。以之前的相同示例为例，我们可以根据图像中识别的相似点或差异将披萨、汉堡和炸玉米饼的图片分组到各自的类别中。话虽如此，深度学习模型需要更多的数据点来提高其准确性，而机器学习模型在给定基础数据结构的情况下依赖较少的数据。深度学习主要用于更复杂的用例，例如虚拟助手或欺诈检测。
有关机器学习的更多信息，请观看以下视频：
什么是人工智能（AI）？最后，人工智能(AI)是用于对模仿人类智能的机器进行分类的最广泛术语。它用于预测、自动化和优化人类历史上完成的任务，例如语音和面部识别、决策和翻译。
人工智能主要分为三类：
窄人工智能(ANI)通用人工智能（AGI）超级人工智能（ASI）ANI被认为是“弱”人工智能，而其他两种类型被归类为“强”人工智能。弱人工智能的定义是其完成特定任务的能力，例如赢得国际象棋比赛或识别一系列照片中的特定个人。随着我们进入更强大的人工智能形式，如AGI和ASI，更多人类行为的结合变得更加突出，例如解释语气和情感的能力。聊天机器人和虚拟助手（例如Siri）正在触及这一问题的表面，但它们仍然是ANI的例子。
强人工智能的定义是其与人类相比的能力。通用人工智能（AGI）的表现将与人类相当，而超级人工智能（ASI）——也称为超级智能——将超越人类的智力和能力。这两种形式的强人工智能尚不存在，但该领域的研究仍在继续。由于人工智能这一领域仍在快速发展，我能提供的最好的例子就是HBO节目中的角色Dolores西部世界。
管理您的AI数据虽然人工智能的所有这些领域都可以帮助您简化业务领域并改善客户体验，但实现人工智能目标可能具有挑战性，因为您首先需要确保拥有正确的系统来管理数据以构建学习算法。数据管理可以说比构建您将用于业务的实际模型更困难。在开始构建任何东西之前，您需要一个存储数据的地方以及清理数据和控制偏差的机制。查看IBM的一些产品，帮助您和您的企业走上正确的道路，大规模准备和管理数据。