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视觉上的解释：高管如何理解机器学习和深度学习？
许多主管难以理解机器学习（ML）和深度学习（DL）。与技术部门有着务实的关系，高管需要在一个非常基本的层面上知道：“ ML和DL试图解决哪些问题？” 对这个问题的一个简单的高层回答是：“这全都在于构建在某些方面比人类做得更好的系统，而无需人工干预。” 话虽如此，区分ML及其分支DL的最简单方法是完成工作所需的人工干预水平。
想象一下，您想构建一个比任何人都快完成10
相比之下，基于DL的系统将被设计为能够自己弄清楚一堆谜题应该做什么。理想情况下，它将学习并根据收到的反馈进行改进：“失败！” -如果只是随机拖曳拼图。“成功！” -如果呈现出美丽的图画，并且所有拼图都在正确的位置。成功需要成千上万的尝试，但是这样的系统最终将比人类好几个数量级。
在许多情况下，全自动DL系统距离数年之遥。想想自动驾驶汽车。相比之下，例如，某些基于ML的推荐系统（利用大量标记的数据）今天可以提供巨大的价值。
在考虑利用ML和DL时，请从一个简单的问题开始：“我们今天可以实现什么自动化，如何以及在何种程度上实现自动化？”

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关键词：机器学习 深度学习 如何理解 人工智能 简单方法