从这个意义上说，到2030年，全球人工智能市场预计将达到20250亿美元。
这些技术是一种竞争优势，那些不知道如何使用它们的人可能会失去客户。事实上，到 2024 年，将超过 30% 的预算投资于人工智能的组织数量将增加一倍 进您的业务 。
如果您也想利用这些趋势，那么您来对地方了。在这里，您将了解什么是机器学习和深度学习，以及这两个概念之间的主要区别是什么。
概括
机器学习就像实际的机器学习：算法分析数据、学习并做出明智的决策。它们是各个行业自动化任务的基础。
深度学习是它的进化。它分层构建算法来创建人工神经网络，能够像虚拟助手或面部识别一样自主学习和决策。
在客户服务中人工智能
的应用，无论是自助服务还是改进工作流程，都是敏捷适应市场需求的有力工具。
使用 AI 提供更好员工体验的 机器学习是人工智能的一种应用，包括分析数据、从中学习、然后应用所发现的数据做出明智决策的算法。换句话说，它允许机器学习它们没有被明确编程去做的事情。
说某物具有机器学习能力意味着它可以利用所提供的数据执行 进您的业务 某种功能，并随着时间的推移逐步改进。
现在您知道什么是机器学习，您会注意到这种学习为多个行业中所有类型的自动化任务提供支持。从检测金融服务中英国华侨华人数据 的欺诈行为到诊断医院中的患者。
此类技术模拟了高度智能的虚拟个人助理，其建议和建议基于数据。
还了解人工智能和机器学习如何应用于客户服务。
机器学习或自动学习的示例
机器学习的一个简 人工智能 (ai) 效应下的医疗保健工作范围 单示例是点播音乐流媒体服务，例如 。
为了让平台决定向听众推荐哪些新歌曲或艺术家，机器学习算法将用户的偏好与具有相似音乐品味的其他人相匹配。
深度 学习是机器学习的一个子领域，它分层构建算法以创建“人工神经网络” 。这使得它能够为自己学习并做出明智的决定。
深度学习模型旨在连续分析数据，其逻辑结构类似于人类得出结论的方式。
这种人工神经网络的灵感来自于人脑，这导进您的业务 致了比机器学习解决方案更深层次的学习过程。
挑战在于让此类人工智能得出
等虚拟助手是深度学习的例子，因为它们可以识别您的声音、理解命令并执行特定操作。
面部识别工具，无论是监控系统、Instagram 过滤器还是 Facebook 好友标签，也是深度学习的例子。人们在一生中都会改变自己的外表，而机器需要“调整其外观”来识别他们的身份。
自动驾驶汽车，即没有驾驶 bzb 目录 员的汽车，是深度学习最令人着迷的应用之一。基于真人的知识和经验，他们被训练在世界上的不同场景中行动，例如交通标志和街道上的行人。
但如果这些深度学习示例看起来仍然遥不可及，请考虑聊天机器人，您可能曾经在搜索在线支持时使用过聊天机器人。它们采用复杂的算法进行编程，能够提供个性化响应并优化客户服务。
您可能知道的另一个例子是Chat GPT ，它使用经 进您的业务 过大量数据训练的深度学习架构，以连贯且上下文相关的方式理解和生成文本。
既然您知道什么是机器学习和什么是深度学习，您应该知道这两种类型的学习之间有什么区别。简而言之，深度学习是机器学习的一种。