技术已越来越融入我们的日常运营，组织严重依赖机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法来跟上消费者需求的步伐。您可以通过照片中的对象识别或直接与 Siri 或 Alexa 等设备通信来见证其在社交媒体中的应用。
在过去十年中
机器学习和深度学习概念在人工智能 (AI) 领域取得了突破性的发展，重塑了我们周围的世界。企业对从人工智能到区块链等新兴技术的潜在投资机会着迷。然而，DL 和 ML 都是人工智能术语，它们的定义对于新手来说似乎可以互换。
最近，深度学习和机器学习迎来了黄金时代，因为这些应用已经无处不在。此外，这些技术在我们与它们的互动中变得越来越个性化。例如，聊天机器人在目前的状态下可能很烦人，而且仍然很笨拙，但它们正在不断发展。它们已经变得具有对话性，可以学习人类特征，提高用户体验并补充您的客户服务方法。
根据基于云的元机器学习平台 的调查，
508 名 ML 从业者表示，58% 的受访者正在使用手动工具来跟踪 ML 实验，而 47% 的受访者表示 ML 团队需要 6 个月的时间来部署单个 ML 项目。此外，88% 的受访者在 ML 工具和基础设施方面的预算不到 75,000 美元。
其他调查也对深度学习表达了类似的看法 塞内加尔手机号码列表 预测，到 2030 年，全球深度学习行业市场规模预计将在预测期内以 34.3% 的 CGAR 增长 5267 亿美元。预计这项技术在 2021 年将达到 348 亿美元。
根据业务需求，您的组织可以决定实施哪一种。在深入探讨主题的关键之前，让我们先探索一下这些概念。
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深度学习 (DL)
深度学习
深度学习这个术语诞生于 79 年前——1943 年，数学家 Walter Pitts 和神经生理学家 Warren McCulloch 共同创建了一个基于计算机的模型 获取企业短信号码 | 企业短信号码指南 他们开始将神经网络转化为人脑的计算系统。
深度学习是机器学习家族的一个子集，属于人工智能类别。这项技术是一种强大的工具，它使用三层或更多层神经网络算法对大量数据执行复杂的计算。
它是数据科学的最重要元素，包括预测建模和统计。DL 使数据科学家和研究人员能够更轻松、更快速地解释、分析和收集大量数据。
DL 模型引起了广泛关注
因为它推动了许多 AI 服务和应用，例如高计算能力 aqb 目录 改进的自动化、数据中心能力的进步以及无需人工干预即可执行分析和物理任务。此外，深度学习算法比人类更有效、更快速地执行常规和重复性任务。
深度学习可以有益于现实世界的应用，例如语音电视遥控器、数字助理、信用卡欺诈检测和自动驾驶汽车等新兴技术。
