如果你对人工智能，机器学习和深度学习你并不孤单。通常，这些术语可以互换使用，但它们不是一回事——尽管它们属于同一个家族，但它们都有自己的不同之处。想了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习的知识，请继续阅读!我们将回顾每个术语的定义，并讨论它们是如何作为一个家庭组合在一起的。想要了解更多关于在营销和广告中使用技术的知识，请尝试注册我们的通讯学习更多!
人工智能、机器学习和深度学习如何结合在一起
如果每个术语都有不同的定义，它们怎么可能组合在一起呢?思考人工智能与。机器学习与深度学习的区别在于思考目标。目标最外层的环说明了人工智能。人工智能是一个总括的术语，指的是机器可以像人类一样聪明，有时甚至更聪明。
因此，机器学习是目标的中环。这是一种特殊的人工智能，它指的是你训练计算机(机器)像人类一样行动的方式。最内部的圈子是深度学习，它是机器学习的一个进一步子集。
它甚至可以比机器学习做得更多，基本上不需要经过多少训练就能做出决定。最好把人工智能、机器学习和深度学习看作是同一家族的不同子集，每个子集都有自己的重要性。接下来，让我们定义每个术语。
什么是人工智能?
AI，或人工智能，是相当字面的。它指的是你可以教机器如何像人类一样理性和聪明。
但人工智能究竟是如何工作的呢?要使机器或计算机具有人工智能，你必须用算法训练它。也就是说，你不能简单地让你的电脑变成人工智能——这需要时间。
当你为机器或计算机编写人工智能程序时，你必须提出一系列的规则和规定。这些指导原则充当您的算法。在这个规则列表中，您将训练您的机器在“某些事情”发生时做什么。
向机器提供“如果/那么”类型的信息可以教会它在特定情况出现时如何做出反应，它接触这些“如果/那么”情况的时间越长，它就越善于解决这些问题。
算法是训练计算机或机器具备人工智能的基础。
人工智能的例子
人工智能工作的一个简单例子是聊天机器人或者智能手机上的Siri。这些应用证明，可以训练机器像人类一样完成特定的任务。请记住，当谈论机器学习、人工智能和深度学习时，人工智能是最大的、最重要的群体。这意味着所有被归类为机器学习或深度学习的东西都是人工智能的一部分。MarketingCloudFX另一个例子是AI工具内容．
这个营销自动化套件利用人工智能为企业营销和在线广告带来惊人的结果。当涉及到客户的营销策略时，它可以为客户的企业提供数据支持的建议。
什么是机器学习?
机器学习，作为AI的一个子集，指的是计算机系统根据所提供的信息进行学习的方式。机器学习的目标是训练机器，让它根据所提供的数据知道在特定情况下该做什么。
所以，要用机器学习来训练机器，你必须给它提供大量的数据。计算机从你提供的数据中获取模式和趋势，这使它能够学习和理解最有可能的结果。你可以把你提供给机器的数据想象成你在工作中或上学期间可能会收到的培训手册。
最后，在了解了各种示例之后，您将了解如何执行任务。
机器学习的例子
工厂里有一条传送带把上釉的甜甜圈和甜甜圈孔分开。当操作人员用机器学习训练传送带时，他们输入的数据可能是这样的:
- 左皮带:2-5盎司。
- 右腰带:5-10盎司。
- 左皮带:1个单元
- 左皮带:5+单位
记住，我们不是开甜甜圈店。我们也不知道如何为一个组织甜甜圈的机器编程，但是为了一个机器学习的例子，请耐心等待我们!
就机器学习而言，如果一个12盎司的甜甜圈进入传送带，机器将不知道该做什么，因为这不是它训练的一部分。这就是深度学习的用武之地。
再举一个真实的机器学习例子怎么样?ContentAnalyticsFX(它是MarketingCloudFX家族的一部分)使用机器学习来帮助你确定什么网站内容将排名最好搜索引擎结果页面．
什么是深度学习?
最后但同样重要的是，什么是深度学习?到目前为止，我们知道它是人工智能家族中最内部的一个圈子，但它是如何工作的呢?
简单地说，深度学习是在机器学习之后出现的。它是具有所提供信息的教学机器的一个更深层次的子集。
虽然你必须给机器输入数据，机器学习才能工作，但深度学习可以自己得出结论。
深度学习的例子
假设你有一个猫粮喂食器，你通过机器学习训练它，当你说任何带有“饲料”这个词的短语时，它就会分发食物。但如果你说“猫饿了”呢?有了机器学习，食物分发器不会做出反应，但如果用户用深度学习训练猫粮分发器，它就能够计算你的句子的意思来操作设备。PredictionGeniusFX是MarketingCloudFX家族的另一个成员，它使用深度学习来帮助你预测内容在搜索结果中的排名，给你最好的机会创建一个占据首位的内容。
大数据从何而来?
如果你有过关于人工智能、机器学习和深度学习的对话，大数据这个术语可能是你们讨论的一部分。虽然大数据是这个家庭的一部分，但与其说它是兄弟，不如说它是表亲。
虽然人工智能、机器学习和深度学习都达到了“目标”，但大数据却落在了目标之外。如果你对什么是大数据很好奇，它就像它听起来的那样。大量的数据被输入到机器中，帮助它们发现模式和趋势，这样它们就可以在没有人类帮助的情况下自主地做出决定。
大数据最常用于机器学习，因为它需要数据集来发现和确认趋势，并从这些趋势中学习。当你听到大数据这个词时，不要气馁。这非常容易理解!
请记住，大数据只是用来训练计算机和机器的大数据集。
了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习的知识
如果你还想知道机器学习、深度学习和人工智能我们明白!这些术语很难区分，但我们可以提供帮助。WebFX非常了解人工智能，我们已经开发了专有的营销软件(MarketingCloudFX)，我们使用它来加强我们客户的活动和他们的结果。
到目前为止，我们已经帮助客户的企业盈利收入超过30亿美元——这还只是过去5年的情况。了解更多关于MarketingCloudFX以及如何使用它人工智能要改进您的营销策略，请点击下面的按钮!
一定要在线联系我们或者打电话给我们888-601-5359你有什么问题吗机器学习咨询！
