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营销人员可以利用从收集的数据中收集到的见解来个性化内容定位正确的受众并影响媒体购买等。机器学习与深度学习有何不同机器学习与深度学习有何不同图片来源在关于深度学习和机器学习的持续争论中人工智能的两个子集之间的以下差异将帮助您更好地理解这两个人工智能子集机器学习需要更多的人工干预才能获得期望的结果。另一方面深度学习要很少的干预。机器学习不太复杂可以在普通计算机上使用。

然而深度学习需要足够的硬件和资源才能顺 华人海外澳洲号码数据 利运行。机器学习可以快速构建但结果的质量并不总是值得信赖。尽管深度学习需要花费大量时间和精力但当有更多数据可用时它会立即提供有保证的结果并提高质量。机器学习需要结构化数据并使用传统算法。深度学习涉及可以处理大量非结构化数据的神经网络。



公众正在实际利用机器学习。深度学习专注于复杂的自主程序例如无人驾驶汽车或执行手术的机器人。机器学习是如何工作的机器学习是人工智能的延伸。我们将人工智能理解为让机器模仿人类思维能力的科学。过去的经验可以帮助设备预测未来帮助企业提前制定营销活动。机器学习无需适当的人类交互的帮助即可分析历史数据和行为模式。