深度學習 vs 機器學習：IBM專家話你知！

• AI 係一個大概念，ML 同 DL 係佢嘅子集。
• ML 從數據中學習模式，DL 則模仿人類神經網絡，處理更複雜任務。
• GPU 技術同大數據推動咗 AI 同深度學習嘅發展。
• 應用範疇包括電腦視覺、自然語言處理同語音識別。
• 未來趨勢包括無監督學習同生成對抗網絡（GANs）。

人工智能（AI）係一個廣泛嘅概念，涵蓋咗機器學習（ML）同深度學習（DL）。ML 專注於從數據中學習模式，而 DL 則模仿人類大腦嘅神經網絡，處理更複雜嘅任務。兩篇文章分別從不同角度探討咗 AI、ML 同 DL 嘅發展同應用。

人工智能（AI）係一個廣泛嘅概念，涵蓋咗機器學習（ML）同深度學習（DL）。ML 專注於從數據中學習模式，而 DL 則模仿人類大腦嘅神經網絡，處理更複雜嘅任務。兩篇文章分別從不同角度探討咗 AI、ML 同 DL 嘅發展同應用。

ML 係 AI 嘅一個子集，主要分為三類：監督學習、無監督學習同強化學習。監督學習用於預測，例如預測房價或分類電郵是否垃圾郵件。無監督學習則用於發現數據中嘅未知模式，例如客戶分群。強化學習則用於策略優化，例如訓練 AI 玩遊戲或駕駛車輛。

DL 係 ML 嘅一種，使用人工神經網絡（ANN）來處理高維度數據，例如圖像同語音。IBM 的文章強調，DL 的「深度」來自於神經網絡的多層結構，這些隱藏層使得 DL 能夠處理更複雜嘅任務，例如實時圖像分類同自然語言處理。DL 的獨特之處在於，隨著數據量嘅增加，其性能會不斷提升，而唔似傳統 ML 算法會達到性能瓶頸。

• 電腦視覺：卷積神經網絡（CNN）廣泛應用於圖像分類、物體檢測等任務，例如自動駕駛中嘅實時圖像識別。
• 自然語言處理：循環神經網絡（RNN）用於處理序列數據，例如語言翻譯同語音識別。
• 語音識別：深度學習模型能夠準確識別語音，應用於智能助手同客戶服務系統

未來，無監督學習同生成對抗網絡（GANs）將成為深度學習嘅重要方向。無監督學習不需要人工標記數據，而 GANs 則可以生成逼真嘅數據，為 AI 應用開辟新領域。

（資料來源： IBM Developer）

AI、ML 同 DL 的應用已經滲透到各行各業，從醫療診斷到金融預測，再到零售客戶服務，這些技術正在簡化流程、提升效率同創造新嘅商業模式。數據質量和計算能力嘅提升，進一步推動咗 AI 技術嘅發展。未來，隨著技術嘅成熟，AI 將更加普及，成為企業競爭力嘅核心要素。