人工智能，機器學習與深度學習
人們經常交替地使用人工智能，機器學習與深度學習這三個術語。下圖說明了三者的分別:
人工智能
人工智能源起於1956年的達特茅斯會議。人工智能不是一項技術，而是一個概念，它涵蓋了一系列的技術，包括自然語言處理（Natural language processing）、語音識別等。
機器學習
機器學習作為人工智能的核心領域之一，注重創建可在非人為干預的情況下從數據中自我學習的算法。如人工智能一樣，機器學習也包含其他領域的技術，例如統計學、物理學、計算機科學等領域。
深度學習（Deep Learning）
深度學習或深度神經網絡專注在機器學習的一個分支。深度學習的特點是利用海量數據對大型神經網絡進行訓練。與過去的方法相比，深度學習顯著促進了圖像識別、語音識別和翻譯等難題的解決。
機器學習能為市場帶來什麼變化?
對能獲取大量數據的行業來說，它們已經意識到機器學習技術帶來的價值。同時，它們也在使用機器學習技術來區別自己及其競爭對手。
市場營銷
機器學習能夠協助提供建議丶向上銷售或交叉銷售，例子：美國在線影片租賃公司Netflix的75%點擊率都是來自它網站上的推薦影片。 *
政府
機器學習的現代搜索引擎和自然語言處理技術可用於管理海量的數據及文檔。
交通
使用機器學習作數據分析和識別數據中的特別形態和趨勢，以設計更好的路線或預測道路狀況。
金融服務
以機器學習作數據分析，識別異常的股價走勢和形態，協助偵測和預防欺詐交易。
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