机器学习是人工智能 (AI) 和计算机科学的分支，专注于使用数据和算法来模仿人类学习的方式，逐渐提高其准确性。IBM 拥有丰富的机器学习历史。
对评价中心技术名词机器学习、深度学习、神经网络、人工智能、数据挖掘、平台化、大数据、可持续发展名词解释。
机器的解释 [machine；mechinery；engine；apparatus] 由零部件组装成的装置，可以运转，用来代替人的 劳动 、作能量变换或产生有用功 详细解释 (1).机械，器具。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
1、机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。
2、机器学习（machine learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析和算法复杂度理论等学科。
3、机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
4、机器学习是一种通过算法和统计模型使计算机系统具备自动学习能力的领域。它是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机系统从数据中自动学习并提升性能，而无需显式地进行编程。
5、机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。
6、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。
1、机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
2、机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
3、机器学习（machine learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析和算法复杂度理论等学科。
1、机器学习是一种人工智能领域的技术，它涉及设计和开发算法，使计算机能够从数据中学习和自主改进，而无需显式地进行编程。以下是机器学习的一些基本概念：数据集（Dataset）：机器学习的算法和模型需要基于数据进行训练和学习。
2、名词解释机器学习是机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。
3、机器学习可说是从数据中来，到数据中去。假设已有数据具有一定的统计特性，则不同的数据可以视为满足独立同分布的样本。
4、机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
5、基本简介：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。
6、机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。 深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。
人工智能 机器学习 深度学习三者的关系是，人工智能包括机器学习，而机器学习包括深度学习。
所以它主要依赖的是数学，而不是神经科学。深度学习使机器更加聪明，带给我们更加智能的服务。
人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
区别：数据依赖性 深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。
深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deep belief network（深度（层）置信网络）。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。
机器学习是一种通过计算机算法，让计算机能够从数据中学习并自动改进性能的技术。它的核心思想是通过训练模型，使其能够对新的数据进行预测或者分类。
机器学习(Machine Learning， ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
