AI技术中的机器学习与深度学习概述
介绍
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个多学科交叉的领域，它涉及计算机科学、数学、心理学、哲学和工程等多个领域。人工智能包含了许多具体内容，其中最为人们所熟知和关注的两大技术之一是机器学习（Machine Learning, ML）与深度学习（Deep Learning, DL）。
什么是机器学习？
在了解机器学习之前，我们首先需要定义一下“算法”。算法是一系列指令或规则，用以指导计算过程从输入数据中提取有用信息，并根据这些信息做出决策。在传统的软件开发中，程序员手动编写这些规则，以确保程序能够按照预设的逻辑进行操作。然而，这种方法存在局限性，因为它依赖于人类对问题域的理解以及对可能出现情况的预见。
机器如何通过自我训练来改进？
相比之下，机器学习提供了一种自动化解决问题的手段。它允许系统通过观察大量数据并调整自己的参数，从而逐步提高其性能。当一个系统被赋予足够数量高质量训练数据时，它能够学会识别模式并作出预测，而无需显式地编程每一步骤。这使得这类系统在处理复杂的问题时表现出色，比如图像分类、自然语言处理和语音识别等。
深度神经网络：一种特殊类型的人工神经网络
深度学习可以看作是基于生物体内神经元结构的一种模拟方式，即人工神经网络（ANN）。随着时间的推移，一些ANN设计得越来越接近人类的大脑工作原理，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆模型（LSTM），它们都具备一定程度的人类认知能力。
深度学习在现实世界中的应用案例
尽管深度学习技术相对复杂，但它已经被广泛应用于各行各业。例如，在医疗领域，利用深度学习分析医学影像，如CT扫描或MRI，可以帮助医生更准确地诊断疾病。在金融行业，模型可以利用历史交易数据进行股票市场预测；而在社交媒体公司，则使用DL来推荐用户可能感兴趣的话题或者产品。此外，还有很多其他行业也正在探索这种革命性的新工具，比如教育资源个性化推荐，以及自动驾驶汽车等。
结论
总结来说，人工智能包含了许多具体内容，其中包括但不限于机器学习与深度learning。这两个子领域尤其是在过去几十年里取得了巨大的突破，其影响力扩展到了几乎所有行业，让我们重新思考了现代社会的问题解决方案。随着技术不断发展，我们可以期待更多令人惊叹的人工智能创新，将进一步改变我们的生活方式和工作环境。