機器學習(Machine learning)機器學習(Machine learning)是指計算機系統在不遵循顯示的程序指令的情況下，僅通過接觸數據來提高性能的能力。機器學習的重點是“如何構建壹個可以根據經驗自動改進的計算機程序”。例如，如果給機器學習系統壹個信用卡交易信息的數據庫，如交易時間、商家、位置、價格以及交易是否合法，系統將學習可用於預測的信用卡欺詐模式。機器學習本質上是跨學科的，它采用了計算機科學、統計學和人工智能領域的技術。機器學習有著廣泛的應用，對於那些產生海量數據的活動，它有可能提高幾乎所有的性能。如今，機器學習已經成為認知技術中最熱門的研究領域之壹。深度學習深度學習是2006年提出的，是壹個比較新的概念。深度學習是壹種機器學習技術，用於建立和模擬人腦的神經網絡進行分析和學習，通過模仿人腦的機制來解讀數據。它的基本特征是試圖模仿大腦中神經元之間傳遞和處理信息的模式。顯然，“深度學習”與機器學習中的“神經網絡”是強相關的，“神經網絡”也是其主要算法和手段；或者，我們可以將“深度學習”稱為“神經網絡的改進版本”算法。強化學習(Reinforcement learning)強化學習(Reinforcement learning)是壹個主體在壹個環境中設計壹系列動作，以獲得未來最佳的長期回報。
人工智能。它是研究和發展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統的壹門新的技術科學。
人工智能是計算機科學的壹個分支，它試圖理解智能的本質，並產生壹種新的智能機器，能夠以類似於人類智能的方式做出反應。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統。人工智能自誕生以來，理論和技術日趨成熟，應用領域不斷擴大。可以想象，未來人工智能帶來的科技產品將是人類智慧的“容器”。人工智能可以模擬人類意識和思維的信息過程。人工智能不是人類的智能，但它可以像人壹樣思考，也可能超過人類的智能。
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