人工智能（AI）技术在各个领域的应用越来越广泛，随着其发展，不同类型的人工智能系统也逐渐显现出不同的特点和优势。深度学习（Deep Learning, DL）和机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能领域中两个非常重要的子集，它们分别代表了不同层次的人工智能技术。
1. 什么是深度学习？
深度学习是一种特殊形式的机器学习，它使用具有多层结构的神经网络来模拟人类大脑中的工作方式。这种方法通过构建复杂且高度抽象化的地图来处理数据，这使得它能够从大量无监督或半监督数据中自动提取特征，并在某些任务上达到人类水平甚至超越人类水平的性能。
2. 深度学习与传统机器学习对比
传统机器学习主要依赖于手工设计特征，然后训练模型以根据这些特征进行预测或分类。而深度学习则允许模型自我发现最适合问题解决的问题表示。这意味着不需要大量专业知识就能创建能够执行复杂任务的大型数据库分析工具。
3. 深度-learning应用场景
尽管ML已经被用于各种应用，但DL因其高级功能而变得特别流行。在图像识别、自然语言处理、语音识别等任务上，DL表现出了更好的效果。此外，DL还被用于推荐系统、游戏玩家行为分析以及自动驾驶车辆等领域。
4. 什么是机器学科？
虽然ML有时被视为简单的一步“教”计算机做某事，而不是真正理解它们所做的事情，但实际上它涉及到更广泛范围内关于如何让计算机会从经验中学到并改进其性能。ML算法可以用来自一个简单的事务规则开始，并向前迈进，以解决更加复杂的问题，如决策树、支持向量机或神经网络等。
5. 选择正确的人工智能方法：关键要素考虑指南
在选择正确的人工智能方法时，有几个关键要素需要考虑：
数据量: 如果你拥有大量标记好的训练数据，那么可能会更倾向于使用DL。
时间成本: 如果你的项目没有足够长时间去收集并标注大量数据，那么可能应该采用传统ML方法。
资源限制: 使用云服务可以帮助小型企业实现大规模计算能力，因此对于资源有限的小型企业来说，可以考虑使用云服务上的强大的GPU加速版本。
业务目标: 对于那些要求极高准确性但相对简单输入/输出映射的问题，比如分类或者回归问题，通常不需要过多地投资太多资源，而只需利用基本Ml算法即可满足需求；而对于那些要求最高效率、高精准率且难以预见输出结果的情况，则可能需要更多先进技术如DNNs(Deep Neural Networks)或者RNNs(Recurrent Neural Networks)之类的技术支持。
总结
这篇文章探讨了两种常用的AI技术—深入研究与传统编程之间存在差异，以及他们各自适合解决哪些问题。由于每个公司都有独特需求，因此了解如何决定何时使用哪种类型的人工智能至关重要。最后，我们提供了一些建议帮助用户确定最佳策略，使他们能够有效地将人工智能带入自己的组织中，从而提高生产力并获得竞争优势。
