从历史上看，传统的编程方法是基于创建显式算法来执行特定任务。然而，在需要识别复杂模式或适应输入数据变化的情况下，这种方法存在局限性。
由于这些变化，越来越有必要进行培训，使员工成为能够实施人工智能并使用数据来改进公司内部决策的专业人员。通过ISDI数据分析和人工智能硕士课程，学生将获得面对新的商业生态系统所需的所有技能，并在其中日常处理机器学习等问题。
什么是机器学习？
自动学习或机器学习是人工智能的一个子类别，它与某些机器能够发展模式识别的可能性直接相关，并且由于接收数据而具有持续学习的能力，无需为此建立特定的编程就可以进行调整。
机器学习的控制过程与数据挖掘中的过程类似，因为它寻求的是在数据中找到模式。数据挖掘和机器学习之间的区别在于，后者使用模式通过学习如何配置自身来调整程序的操作。
机器学习的类型
尽管机器学习和深度学习的使用可以通过不同的方式完成，但我们区分两种类型的机器学习：
监督机器学习：在这种类型的机器学习中，数据科学家 马来西亚电报电话号码列表 教导并指导算法应该得出什么结论。有监督的机器学习是最常用的。
无监督机器学习。在这种类型的机器学习中，方法更加独立。计算机本身可以学习识别复杂的过程和模式，而无需人类持续指导。这种学习是通过数据进行训练的，没有标签或特定的定义结果。
什么是深度学习？
深度学习或深度学习是人工智能的一个子类别，它教会计算机以类似于人脑的方式处理数据。通过此类模型，可以识别图像、文本、音频、声音中的复杂模式……从而训练生成准确信息和预测的能力。
借助深度学习方法，某些需要人类智能的任务可以实现自动化，从描述图像到转录声音文件中的文本。
深度学习示例
深度学习可用于多种任务，目前已应用于汽车、航空航天或医学研究等不同行业。
就自动驾驶汽车而言，借助深度学习，汽车已经学会了检测交通标志和行人。
在国防问题中，深度学习有助于在卫星图像上查找和标记感兴趣的区域。
在医疗领域，借助深度学习，已经可以自动检测癌细胞并进行医学诊断。
在商业环境中，聊天机器人和虚拟代理已经能够处理人类创建的文本并为其问题提供答案或解决方案。
神经网络，深度学习又迈进了一步
神经网络构成了深度学习算法的轴心，其名称直接来自形成人脑的结构。这些人工网络的目的是模仿生物神经元的功能以及它们相互通信的方式。
神经网络由具有输入层、一个或多个中间层和输出层的节点层形成。这些节点中的每一个都连接到另一个节点，并在激活时向其发送数据，具体取决于它收到的数据类型。
为了使这种类型的网络发挥作用，需要进行培训以使其学习并提高其精度；它是人工智能发展的重要工具。
机器学习与深度学习有什么区别？
机器学习和深度学习都是人工智能的衍生物，尽管就深度学习而言，这是人工智能的子类型。两者都是学习算法，它们的目标是获得取决于您使用的数据的结果。
然而，真正区别这两个概念的是它们学习的方式。虽然机器学习需要人类的帮助来告诉算法应该如何学习，但深度学习能够自动化学习过程，因此它需要的人工干预要少得多。同样，后者允许使用更大的数据集。
正如您所看到的，掌握新技术知识的重要性在许多领域、新技术的进步以及人工智能的趋势中至关重要，因此，进步和获得坚实的基础将与您的职业生涯相关。
