随着我们迈向强大的数字化，整个生态系统正在经历一场巨大的变革。谈到技术——人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习在多个行业蓬勃发展。
许多人通过互换使用这三个术语，但是，这三种技术都是不同的，并且具有鲜明的特点。如果您也想更多地了解所有这三种现代技术，那么我们将为您提供帮助。在这篇文章中，我们将看看所有的进步并全面了解它们。
人工智能
AI 是一种高级算法，它试图学习和复制人类大脑的工作、思考和运作方式。算法收集尽可能多的数据、知识和模式来进行处理，然后以更高的准确度模拟它们。人类的大脑是复杂的，科学家们正试图全面了解它们。
AI 并不新鲜，而且这项技术在几年内已经相当先进。为了让硬件和软件更智能以节省时间，人工智能发挥着关键作用。从表面上看，工程师使用人工智能创建程序规则，定义机器在特定情况下以特定方式工作。因此，简单来说，AI 是一组高级代码，可以对某些情况做出反应并执行某些操作。
有四种不同的方法定义了这项技术。这四种方法是人性思考、理性思考、人性行动和理性行动。在前两类中，核心概念是基于思想处理和深度推理。另一方面，其他两种方法处理行为和深入模式。除此之外，还有四种类型的人工智能覆盖了整个生态系统。
反应机
反应式机器研究人工智能的基本概念，其中机器算法可以使用智能来理解世界并对世界做出反应。在这个模型中，机器不能存储记忆，因此它不能存储和依赖过去的经验来做出明智的决定。
有限的内存
有限内存 AI 可以存储所有先前的预测，并且在收集数据和权衡可能的选择时，它会查看过去的数据集以预测接下来可能发生的事情。有限内存的人工智能比反应式机器更难，提供更全面的机会。
心智理论
顾名思义，心理理论完全是理论性的，该模型基于理解其他对象的心理前提。到目前为止，我们还没有达到这种能够理解思想和情绪的进步水平。这是人工智能的下一个层次，它会产生情绪以及未来的结果。
机器学习
ML 是人工智能的一种高级应用，它使系统能够从现实体验中自动获取、研究、学习和改进，而无需工程师进行编程。ML 专注于扩展可以获取数据并利用它进行自我学习的计算机程序。
训练和学习的方法从观察或原始数据开始。数据的一些方面包括说明、直接经验、示例。使用这些数据，机器学习算法查找模式并尝试将它们与已存储在其数据库中的数据进行匹配。
ML 的主要目标是让机器在没有人为干预或支持的情况下自行学习，并根据情况相应地调整自己的行动。与 AI 相比，ML 是一种更高级的应用程序，它将机器的学习能力提升到更高的水平。
四种主要的机器学习方法是有监督的机器学习算法、无监督的机器学习算法、半监督的机器学习算法和强化机器学习算法。
深度学习
深度学习是机器学习的最新和最强大的子领域，它通过创建人工神经网络使人工智能更加强大。这一进步可以被视为机器学习的一个子部分，因为深度学习算法也需要信息和数据集来学习检测、处理和解决任务。因此，机器学习和深度学习的名称经常被用作相同的名称。但是，这两个系统都有一组不同的功能。
深度学习利用称为神经网络的多层算法排列。人工神经网络拥有无与伦比的能力，可以让深度学习模式解决机器学习算法永远无法解决的任务。
这种进步更快，处理数据更快，并提供最准确的结果，解决了一些需要手动完成的问题。
最后的想法
这三种技术都是互联网进步的未来，行业正在利用数百种应用程序。在接下来的时间里，我们将看到这三种技术的更高级实现，让我们的生活更轻松。