機器學(xué)習(xí)是一種人工智能的分支領(lǐng)域，主要研究如何通過計算機程序讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，以達(dá)到預(yù)測、分類、聚類等目的。機器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別、推薦系統(tǒng)、金融風(fēng)險評估等。
模式識別是機器學(xué)習(xí)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域，它是指通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從中提取出相應(yīng)的特征，并且將其與已知的模式進(jìn)行比較，從而識別出該數(shù)據(jù)所屬的類別。模式識別主要應(yīng)用于自動識別和分類，如人臉識別、語音識別、圖像識別等。
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，它通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高效處理和學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。相比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法，深度學(xué)習(xí)具有更強的自適應(yīng)能力和泛化能力，能夠更好地處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)。
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