“人工智能”是计算机科学的一个子主题，其概念由斯坦福大学的约翰·麦卡锡于 1956 年引入文献。人工智能是指安装了各种软件的机器或计算机程序获得自主思考和学习的能力。生产能够像人类一样移动、思考和学习的机器的想法是人工智能的核心。当向人工智能提出问题或采取行动时，它会评估之前对同一问题给出的所有答案，选择最合乎逻辑的答案并将其呈现给您。但人工智能远不止于此。将人工智能限制在如此有限的主题内是错误的。对深度学习、机器学习等概念的讲解，在正确定义人工智能方面更加详细和全面。
什么是机器学习？
机器学习的基础是获取输入的数据，使用各种算法将这些数据转换为 阿塞拜疆电话号码库 新数据，产生不同的输出，并收集这些输出的各种统计数据分析。
机器学习的结构与数据挖掘和预测建模所涉及的过程类似。这三种情况都需要搜索数据并相应地调整程序操作。举个例子，假设您正在 Google 或任何其他搜索引擎上搜索要购买的东西。您可能已经注意到，在您执行此操作之后，您会在互联网上不断看到有关您想要购买的商品的广告。这是因为推荐引擎使用机器学习来近乎实时地个性化在线广告投放。除了个性化营销，其他机器学习用例还包括垃圾邮件过滤、网络安全威胁检测、欺诈检测等。
机器学习算法通常分为两种类型：监督或无监督。感知算法在算法学习过程中提供有关预测是否正确的反馈。它还需要具有机器学习技能的数据科学家或数据分析师来提供输入和输出。数据科学家确定模型将分析哪些变量以及将使用哪些预测来开发。