这些内容之间即联系密切又各成体系，共同描述了人工智能的概念 。随着大数据的发展，人工智能在近些年也得到了一定程度上的发展，在很多特定场景下，已经有越来越多的智能体参与到劳动分工当中 。其次看一下机器学习 。目前机器学习的研发是人工智能领域的一个热门方向，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（Machine Learning in Action） 。
机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，机器学习的一个重点是算法的设计和实现，机器学习中常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、kNN、Apriori、支持向量机等，目前在机器学习领域采用Python做算法实现是比较常见的选择 。最后看一下深度学习，深度学习是机器学习的一个分支，深度学习是基于人工神经网络的一种研究，与机器学习一样，深度学习也分为监督式学习和无监督式学习两种情况 。
深度学习有一个重要的特点就是“深”，这个“深”代表一种多层次的概念，也就是说深度学习会模拟人脑在考虑问题的时候将问题分解成多个抽象层去处理 。简单的说，深度学习在输入层和输出层之间有多个处理层，每个层次代表一种抽象分析过程 。人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获 。
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