人工智能與深度學習：這是你必須知道的！

人造腦力 (AI) 和機器學習 (ML) 是兩個在日常討論中漫不經心地翻來覆去的詞，無論是在工作場所、組織還是創新聚會上。人造腦力應該是機器學習賦能的未來。

目前，人工智能被描述為“準備執行通常需要人類訪問https://monsterfortech.com/洞察力的差事的 PC 框架的假設和進步，例如視覺辨別、話語確認、動態和方言之間的解釋。” 從本質上講，這意味著讓機器更加出色地重複人類的工作，而機器學習是使這成為可能的策略（利用可訪問的信息）。

科學家們一直在探索構建計算結構的不同途徑，這有助於機器像人類一樣管理信息。這些計算導致了假神經組織的發展，這些組織可以舉例信息來預測接近準確的結果。為了幫助構建這些假神經組織，一些組織已經提供了開放的神經組織庫，如穀歌的 Tensorflow（於 2015 年 11 月交付）等，以製造交互模型並預測應用程序顯式案例。例如，Tensorflow 在 GPU、CPU、工作區、服務器和通用註冊上運行，請訪問 https://ioijournal.com/階段。一些不同的系統是 Caffe、Deeplearning4j 和分佈式深度學習。這些系統支持 Python、C/C++ 和 Java 等方言。

應該注意的是，假神經組織的工作方式非常類似於通過神經元關聯的真實思維。沿著這些思路，每個神經元處理信息，然後將信息傳遞給下一個神經元等，組織繼續以類似的方式變化和調整。目前，為了管理更複雜的信息，必須從被稱為深度神經組織的深度組織中獲取人工智能。

在我們過去的博文中，我們最終研究了人工智能、機器學習和深度學習，以及這些術語如何不能交易，儘管它們聽起來比較。在這篇博文中，我們將討論機器學習與深度學習的不同之處。