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人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。
機器學習：一種實現人工智能的方法
機器學習是使用算法來解析數據、從中學習，然後對真實世界中的事件做出決策和預測。
與傳統的為解決特定任務的軟件程序不同，機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。
深度學習：一種實現機器學習的技術。
機器學習的分支，它是試圖使用包含複雜結構的多個處理層對數據進行高層抽象的算法。
深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法。
對於人工智能的本質，大致可以用以下三點來概括：
1、 現階段所討論的人工智能，較大程度上都是在談人工智能這個大概念下機器學習領域中的深度學習技術。
2、對數據有很大的依賴性，本質上是一種基於大數據的統計分析技術。
3、深度學習所能做的，簡單的來說就是將信息分類。對高維度海量信息的分類還能實現類似人類“識別”和“預測”的功能。
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